Câu hỏi được gắn thẻ «feature-scaling»

Chia tỷ lệ đối tượng là bước xử lý trước dữ liệu trong đó phạm vi giá trị biến được chuẩn hóa. Chuẩn hóa bộ dữ liệu là một yêu cầu chung đối với nhiều thuật toán học máy. Các kiểu chia tỷ lệ tính năng phổ biến bao gồm chia tỷ lệ dữ liệu để có phương sai đơn vị và giá trị trung bình bằng 0, đồng thời chia tỷ lệ dữ liệu giữa giá trị tối thiểu và tối đa nhất định.

1
Một số tình huống khi bình thường hóa dữ liệu đầu vào có nghĩa là không, phương sai đơn vị là không phù hợp hoặc không có lợi?
Tôi đã thấy bình thường hóa dữ liệu đầu vào có nghĩa là không, phương sai đơn vị nhiều lần trong học máy. Đây có phải là một thực hành tốt để được thực hiện tất cả các thời gian hoặc có những lúc nó không phù hợp hoặc không …
Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookie và Chính sách bảo mật của chúng tôi.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.