数据归一化处理方法 如何进行数据的归一化处理？
如何进行数据的归一化处理？
首先，测试集的标准化平均值和标准差应该来自训练集。如果您熟悉Python的sklearn，您应该知道应该首先对训练集数据进行拟合，得到包括均值和标准差的定标器，然后分别变换训练集和验证集。这个问题其实很好。很多人不注意。最容易犯的错误是在划分训练测试集之前进行规范化。
第二个问题是不同归一化方法的选择，如均值方差归一化、最大最小归一化等。归一化的目的是调整每个场之间的数量级差异。均值-方差归一化可能更适合不知道数据边界在哪里的情况。最大和最小规格化相当于积分到01，这意味着您知道该字段的边界在哪里。所以我个人更喜欢均值方差的标准化。我只是凭经验说的，不一定是对的。
怎么用excel来做数据归一化处理？
以Officeword 2013为例，有几种方法：1。将光标放在倒数第二页的末尾。2按Delete键删除，或按Ctrl键删除。方法二：1、最新颖的方法：将光标移到最后一页的开头，不停地按删除键。方法三：1。在菜单栏中找到“页面布局”选项卡并选择“边距”功能。2选择默认边距或自定义边距。空白页也可以通过调整页边距的大小来删除。方法四：1。将光标移到最后一页，在文档中单击鼠标右键，然后选择“段落”以打开段落设置。2调整行间距，设置行间距数据（根据实际情况），并通过调整行间距删除空白页。方法五：1。选中空白页的换行符，右击选择“字体功能”。2打开“字体”功能，检查“隐藏”效果。
数据归一化处理方法 归一化的作用和意义 什么叫数据归一化处理
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