机器学习-归一化
2023-09-27 14:23:44 时间
def autoNorm(dataSet):#归一化,使用公式为 newValue=(oldValue-min)/(max-min)
minVals = dataSet.min(0)
maxVals = dataSet.max(0)
ranges = maxVals - minVals
normDataSet = zeros(shape(dataSet))
m = dataSet.shape[0]
normDataSet = dataSet - tile(minVals, (m,1))
normDataSet = normDataSet/tile(ranges, (m,1)) #element wise divide
return normDataSet, ranges, minVals
相关文章
- 小白玩机器学习(6)--- 基于Tensorflow.js的在线手写数字识别
- 10-机器学习进阶_异常检测(1-3)
- 机器学习-kmeans(实现步骤、sklearn实现、python自实现、优缺点)
- (《机器学习》完整版系列)第15章 规则学习——15.9 归纳逻辑程序设计之最小一般泛化
- (《机器学习》完整版系列)第13章 半监督学习——13.6 半监督聚类(k均值算法+约束)
- (《机器学习》完整版系列)第10章 降维与度量学习——10.3 主成分分析的优化目标(坐标变换的魔力)
- 阿里巴巴——机器学习面试总结
- 阿里面试经验总结整理2——机器学习算法工程师
- 机器学习深度学习面试题——Python基础知识
- 机器学习笔记之概率图模型(五)马尔可夫随机场的结构表示
- 【机器学习*时尚】让计算机成为你的私人设计师
- 面向机器学习的自然语言标注1.1 语言标注的重要性
- 面向机器学习的自然语言标注1.4 标注开发循环
- 面向机器学习的自然语言标注2.3 整合数据集
- 《机器学习与R语言(原书第2版)》一1.3 机器如何学习
- 【HMS Core】机器学习服务助力APP快速集成图像分割与上传功能
- 【机器学习】理解方差、偏差且其泛化误差的关系
- 《NLTK基础教程——用NLTK和Python库构建机器学习应用》——第2章 文本的歧义及其清理
- 探索机器学习算法的几何结构:利用距离、角度和凸度优化SVM、PCA和神经网络(教程含源码)
- SwiftUI 机器学习基础之什么MachineLearning
- SwiftUI 机器学习基础之ML有什么用
- 【机器学习面试】百面机器学习笔记和问题总结+扩展面试题
- 【吴恩达机器学习】Week8 编程作业ex7——K-means聚类和PCA
- 俄罗斯最大搜索引擎Yandex开源了一款梯度提升机器学习库CatBoost
- 如何解决机器学习中数据不平衡问题(转)
- Code For Better 谷歌开发者之声----谷歌云基于TensorFlow高级机器学习
- 机器学习实验报告1——线性模型,决策树,神经网络部分