正则化标准化
标准化算法
标准化算法是一种常用的数据预处理方法，旨在将不同特征之间的值范围进行统一，从而消除由于不同量纲带来的影响。标准化算法通过对原始数据进行线性变换，使得数据集的均值为0，标准差为1。
常见的标准化算法包括Z-score标准化和Min-Max标准化。
Z-score标准化（也称为零均值归一化）将每个数据点与整个数据集的均值进行比较，然后除以整个数据集的标准差。这样做可以将数据集转化为均值为0，标准差为1的正态分布。
Min-Max标准化将数据集的每个数据点通过线性变换映射到一个指定的范围内，通常是[0, 1]或[-1, 1]。具体做法是将每个数据点减去最小值，然后除以最大值与最小值的差。
选择使用哪种标准化算法取决于数据的分布情况和具体需求。标准化算法可以有效地提高机器学习模型的收敛速度，同时避免不同特征之间的偏差影响模型的表现。

版权声明：本站内容均来自互联网，仅供演示用，请勿用于商业和其他非法用途。如果侵犯了您的权益请与我们联系QQ:729038198，我们将在24小时内删除。