在数据分析和机器学习中,数据预处理是至关重要的第一步。今天就来聊聊归一化(Normalization)和标准化(Standardization)这两种常见方法吧!🌟
归一化通常将数据缩放到一个固定范围,比如[0,1],适合用于那些需要限制数值范围的算法,如神经网络或图像处理中的像素值调整。公式为:
\[ X' = \frac{X - X_{min}}{X_{max} - X_{min}} \]
而标准化则是将数据转换成均值为0,标准差为1的分布形式,常用于需要假设数据符合高斯分布的模型。公式为:
\[ X' = \frac{X - \mu}{\sigma} \]
两种方法各有千秋,选择时需结合具体应用场景。例如,在处理房价预测时,标准化可能更合适;而在图像识别任务中,归一化则更为常用。🧐
记住,无论采用哪种方式,确保理解背后的原理才能让数据更好地服务于你的项目哦!💡
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