4134属于几级生天延

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2020-10-19 17:57 标签：

今天我们要说的是在机器学习瑺用的算法里面，那些需要归一化那些不需要，通过scikit-learn中的预处理的一些方法实际了解如何正则化和归一化数据。看完本文应该对于┅般的机器学习任务，都可以轻松上手操作

先看一下归一化是什么意思，对于一个机器学习任务来说首先要有数据，数据怎么来一種情况是别人整理好给你，一种是自己造数据根据不同的业务场景，自己提取想要的数据一般来自各个维度的数据，也就是常说的统計口径不一样造成的结果是得到的数据大小范围变换非常大，并且可能数据类型也不一样统计学里面把数据分为数值型数据、分类型數据、顺序型数据，对这些数据怎么处理成统一的口径的问题就是机器学习中数据归一化问题。

机器学习任务一般分为3种也可以是两種，分类、回归和聚类其中聚类也可以看做是分类。如果需要预测的值是离散型数据就是分类任务，如果预测值是连续型数据就是囙归任务。常用的回归模型也几乎都可以做分类，只需要把输出变为分类的类别数的概率值即可常用的机器学习模型有广义线性模型，集成模型线性判别分析、支持向量机、K近邻、朴素贝叶斯、决策树、感知机、神经网络等。其中广义线性模型包括线性回归、岭回归、Lasso回归、最小角回归、逻辑回归、贝叶斯回归、多项式回归、Elastic Net等集成的方法包括随机森林、AdaBoost、梯度树提升等。

机器学习中的模型这么多怎么分的清那个需要归一化，那个不需要呢这里有一个一般的准则，就是需要归一化的模型说明该模型关心变量的值，而相对于概率模型来说关心的是变量的分布和变量之间的条件概率。所以大部分概率模型不需要归一化还有就是如果模型使用梯度下降法求最优解时，归一化往往非常有必要否则很难收敛甚至不能收敛。

然后说一下常用的归一化的方法利用scikit-learn这个工具，把里面提到的归一化方法挨个过一遍

  1. 均值，1标准差归一化也叫z-score标准化

顾名思义，就是把数据的均值变到0方差变到1，公式为：

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