在机器学习和数据科学中，数据预处理是一个至关重要的步骤。数据规范化（或称为特征缩放）是预处理的一种常见技术，它可以帮助我们改进模型的性能。`sklearn.preprocessing`模块提供了多种数据规范化的方法，其中`StandardScaler`和`MinMaxScaler`是最常用的两种。
1. 引言 在机器学习和数据科学中，数据预处理是一个至关重要的步骤。数据规范化（或称为特征缩放）是预处理的一种常见技术，它可以帮助我们改进模型的性能。sklearn.preprocessing模块提供了多种数据规范化的方法，其中StandardScaler和MinMaxScaler是最常用的两种。 StandardScaler...
【机器学习】Spark ML 对数据进行规范化预处理 StandardScaler 与向量拆分
什么数据规范化？ 规范化（Normalization）是一种数据预处理技术，用于将不同范围的特征值映射到相同的范围内。其中，StandardScaler 是一种规范化的方法，它将特征值转换为均值为 0、方差为 1 的标准正态分布。 需要注意的是，StandardScaler 的使用需要对数据进行归一...
SparkML机器学习之特征工程（二）特征转化（Binarizer、StandardScaler、MaxAbsScaler、Normalizer、N-gram、Tokenizer等）
特征转化 为什么要转化数据呢，就是要让它成为有效的特征，因为原始数据是很多脏数据无用数据的。常用的方法是标准化，归一化，特征的离散化等等。比如我输入的数据是句子，我得把它切分为一个个单词进行分析，这就是一种转化。 连续型数据处理之二值化：Binarizer 假设淘宝现在有个需求，我得根据年龄来进行物品推荐，把50以上的人分为老年，50以下分为非老年人，那么我们根据二值化可以很简单的把50以上的定....
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