Операция выполнена!
Закрыть
Хабы: Машинное обучение

В статье рассматриваются основные методы нормализации числовых данных, применяемые в задачах машинного обучения и анализа данных. Описаны стандартные подходы, включая стандартизацию, приведение к диапазонам [0, 1] и [-1, 1], а также дополнительные методы, такие как отсечение и логарифмирование. Приведены соответствующие математические формулы, описывающие процесс преобразования параметров, и указаны случаи, в которых тот или иной метод предпочтительнее. Материал подкреплён ссылками на авторитетные источники, включая документацию Scikit-learn и рекомендации Google for Developers.

Читать далее
Читайте также
СТАТЬ АВТОРОМ
НОВОСТИ

ПИШИТЕ

Техническая поддержка проекта ВсеТут

info@vsetut.pro