第四十九篇 入门机器学习——数据归一化（Feature Scaling）
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了第四十九篇 入门机器学习——数据归一化（Feature Scaling）相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
No.1. 数据归一化的目的
数据归一化的目的，就是将数据的所有特征都映射到同一尺度上，这样可以避免由于量纲的不同使数据的某些特征形成主导作用。
No.2. 数据归一化的方法
数据归一化的方法主要有两种：最值归一化和均值方差归一化。
最值归一化的计算公式如下：
最值归一化的特点是，可以将所有数据都映射到0-1之间，它适用于数据分布有明显边界的情况，容易受到异常值（outlier）的影响，异常值会造成数据的整体偏斜。
均值方差归一化的计算公式如下：
均值方差归一化的特点是，可以将数据归一化到均值为0方差为1的分布中，不容易受到异常值（outlier）影响。
No.3. 向量和矩阵的最值归一化
向量的最值归一化
矩阵的最值归一化
No.4. 向量和矩阵的均值方差归一化
向量的均值方差归一化
矩阵的均值方差归一化
No.5. sklearn中对数据集归一化的流程
No.6. 使用鸢尾花数据集进行数据归一化
No.7. 简单实现一个自己的StandardScaler类
No.8. 机器学习流程回顾：
首先我们需要将数据集分成训练数据集和测试数据集两部分；对于kNN这种算法，我们需要保证数据在同一尺度下，因此要进行数据的归一化，训练数据集通过一个Scaler进行数据的归一化；将归一化后的数据进行训练，训练过程中要使用网格搜索来寻找最好的超参数，训练后得到最终的模型；之后，对于测试数据集，需要使用相同的Scaler进行归一化，然后送进用训练数据集得到的模型，得到模型分类的准确度，这样就可以确定训练数据集得到的模型的优劣。
以上是关于第四十九篇 入门机器学习——数据归一化（Feature Scaling）的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章