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在機器學習過程中，對數據的處理過程中，常常需要對數據進行歸一化處理，下面介紹（0， 1）標準化的方式，簡單的說，其功能就是將預處理的數據的數值范圍按一定關系“壓縮”到（0，1）的范圍類。 通常（0，
1、什么是歸一化： 歸一化就是把一組數（大于1）化為以1為最大值，0為最小值，其余數據按百分比計算的方法。如：1，2，3.，那歸一化后就是：0，0.5，1 2、歸一化步驟： 如：2，4，6 （1）找出
這篇文章將為大家詳細講解有關python中進行歸一化的方法，小編覺得挺實用的，因此分享給大家做個參考，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。歸一化 (Normalization)：屬性縮放到一個指定的
# -*- coding:utf-8 -*- __author__ = 'Ghostviper' """ 歸一化特征值 """ from n
