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我在这个答案中读到了一个例子：GBM方法的性能是否得益于特征缩放？我的错误在哪里？在其他的帖子，如上面的链接，答案是，它的规模是不好的，当使用树木。我可以说，最小最大值缩放确实对我的数
浏览 0修改于2020-07-09得票数 4
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如何知道线性回归、多元线性回归、多项式回归中需要进行特征缩放？因为在某些地方，我得到了一个点，特征缩放是不需要的，因为系数是存在的，而在某个地方，我得到了需要的特征缩放，那么实际的答案是什么。
浏览 2修改于2020-07-21得票数 0
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要素B也是分类要素，并且在标注编码后对其进行了热编码 由于上述编码，特征A具有从1到5的值，而特征B具有多列，并且每个列值要么为0，要么为1。现在，在我的模型训练之后，我的模型过于偏向于特征A，因为它的值范围是1到5，而它对特征B的关注非常少。现在，如果我使用标准标量进行特征缩放，则特征A的值将介于-1到1之间，因此在模型训练之后，特征B比特征A具有更多的角色来做出决策。是否有更好的方法来对两个要素进行要素缩放，以便
浏览 26提问于2020-01-03得票数 1
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} System.out.println();}
这段代码只生成一个2px x 4px的矩形特征据我所知，在haar特征中有很多矩形特征。如何编写代码在haar特性中进行缩放？请帮帮我
浏览 0提问于2014-06-27得票数 0
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在培训集中，该特性将适当地缩放到0,1，而在测试集中，该特性将被缩放到第一次指定的范围之外，类似于-0.1,1.2。
我想知道，测试集的功能超出了用于训练模型的特性的范围，会带来什么后果？这有问题吗？
浏览 0提问于2014-12-02得票数 11
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我需要制定一个mysql查询，以选择以这种方式标准化的值：normalized = (value-min(values))/(max(values)-min(values))，我的尝试如下所示： Measurement_Values.Time, from Measurement_Values
where Measur
浏览 1修改于2020-06-10得票数 1
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这是一个初学者的问题，但我有一个包含两个特征的数据集，房子的大小和卧室的数目，所以我正在研究八度；所以基本上我尝试进行一个特征缩放，但是就像在“设计矩阵”中，我添加了一列(用于tetha0)，所以我尝试做一个平均规范化
浏览 0修改于2018-10-17得票数 0
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我知道在sklearn.cluster.KMeans下定义的KMeans算法需要进行特征缩放
顺便说一句，人们说Kmeans本身就负责功能缩放。
浏览 22修改于2019-08-15得票数 0
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我想通过使用方法和标准偏差来进行特性缩放，我的代码在下面；但是显然它不是一个统一的代码，因为它似乎只适用于一个数据集。因此，我想知道我的代码有什么问题，任何帮助都将不胜感激！谢谢!
浏览 0修改于2019-03-04得票数 0
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📷
在下面的问题中，我检查了C和D选项，因为特征缩放会在相同的范围内创建数据集，这有助于在较少的迭代中预测最佳θ，轮廓图将更加清晰和对称。
浏览 0提问于2019-05-01得票数 0
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我试图在一个与GRE分数与入学概率有关的数据集上，在Octave 5.1.0中实现线性回归。数据集属于这一类，
324 0.76322 0.8。
% read the data
x = data(:,1); m = length(y); alpha = 0.01;
i
浏览 0修改于2019-05-29得票数 1
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似乎是一个基本的问题，但我需要使用特征缩放(取每个特征值，减去平均值，然后除以标准差)，在我的实现梯度下降线性回归。完成后，我希望权重和回归线重新标度到原始数据。我只使用一个功能，加上y-截取项。在使用缩放数据获得权重之后，如何更改权重，使其适用于原始的非缩放数据？
浏览 2修改于2014-01-16得票数 5
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我有兴趣做一些特性缩放，试图从我的数据中找出一些东西(按结果显示，25/50/75分位数非常相似；某些变量比其他变量具有更多的“离群值”。然而，我的问题是，有很多缺失的数据。我应该先缩放我的数据然后将-9999分配给NAs还是先分配然后缩放？
浏览 0提问于2016-02-21得票数 2
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我想用2列来标度矩阵(X)。我使用的是平均归一化，我用Octave写了以下几行：mu = mean(X);X_norm(:,1) = (X_norm(:,1) .- mu(:,1)) ./ sigma(:,1);你能告诉我一种更干净的方法来矢量化这些计算吗？我不得不不使用zsc
浏览 2修改于2017-05-09得票数 2
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关于线性回归中的特征缩放，我有一个一般性的问题。2016-01-05 22当我想要预测这个数据集时，显然它会以负面的方式预测结果，但实际上数据只是以某种方式进行了重新缩放如果我这样应用特征缩放，我如何恢复到我的原始数据集来进行预测？
浏览 1提问于2017-07-27得票数 1
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所以，我只有一个特征，那就是房子的面积，我的输出是价格。我的输入是面积在1000 - 9000之间，房价在280000 - 800000之间。那么，我应该如何执行功能缩放，以及我应该如何通过输出来管理它。我正在应用特征缩放，其中我将输入值和输出值都设置在0-1之间，我的模型没有给出正确的答案。我能找出其中的错误，但我不能纠正它。请告诉我该如何继续。
浏览 14修改于2019-03-25得票数 0
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