sklearn.preprocessing.StandardScaler

2023-12-20 22:08

文章标签 sklearn preprocessing standardscaler

本文主要是介绍sklearn.preprocessing.StandardScaler，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.preprocessing.StandardScaler.html#sklearn.preprocessing.StandardScaler
sklearn中的StandardScaler，是对每个特征（列向量）独立地进行居中和缩放。然后存储平均值和标准偏差以使用变换方法在以后的数据上使用。

这篇关于sklearn.preprocessing.StandardScaler的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

http://www.chinasem.cn/article/517670。 23002807@qq.com

【学习笔记】陈强-机器学习-Python-Ch15 人工神经网络（1）sklearn

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【机器学习 sklearn】模型正则化L1-Lasso,L2-Ridge

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【机器学习 sklearn】特征筛选feature_selection

特征筛选更加侧重于寻找那些对模型的性能提升较大的少量特征。继续沿用Titannic数据集，这次试图通过特征刷选来寻找最佳的特征组合，并且达到提高预测准确性的目标。 #coding:utf-8from __future__ import divisionimport sysreload(sys)sys.setdefaultencoding('utf-8')import timest

结合sklearn说一下特征选择

特征选择(排序)对于数据科学家、机器学习从业者来说非常重要。好的特征选择能够提升模型的性能，更能帮助我们理解数据的特点、底层结构，这对进一步改善模型、算法都有着重要作用。特征选择主要有两个功能：减少特征数量、降维，使模型泛化能力更强，减少过拟合增强对特征和特征值之间的理解拿到数据集，一个特征选择方法，往往很难同时完成这两个目的。通常情况下，我们经常不管三七二十一，选择一种自己最熟悉或者

5.sklearn-朴素贝叶斯算法、决策树、随机森林

文章目录环境配置（必看）头文件引用1.朴素贝叶斯算法代码运行结果优缺点 2.决策树代码运行结果决策树可视化图片优缺点 3.随机森林代码RandomForestClassifier()运行结果总结环境配置（必看） Anaconda-创建虚拟环境的手把手教程相关环境配置看此篇文章，本专栏深度学习相关的版本和配置，均按照此篇文章进行安装。头文件引用 from sklear

4.sklearn-K近邻算法、模型选择与调优

文章目录环境配置（必看）头文件引用1.sklearn转换器和估计器1.1 转换器 - 特征工程的父类1.2 估计器(sklearn机器学习算法的实现) 2.K-近邻算法2.1 简介：2.2 K-近邻算法API2.3 K-近邻算法代码2.4 运行结果2.5 K-近邻算法优缺点 3.模型选择与调优3.1 交叉验证(cross validation)3.2 网格搜索(Grid Search)3

复现反向传播BP算法：手动实现与Sklearn MLP对比分析【复现】

完整代码 import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.datasets import make_moonsfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.datasets import load_breast_cancerfr

sklearn学习笔记（1）--make_blobs

make_blobs聚类数据生成器简介 scikit中的make_blobs方法常被用来生成聚类算法的测试数据，直观地说，make_blobs会根据用户指定的特征数量、中心点数量、范围等来生成几类数据，这些数据可用于测试聚类算法的效果。 make_blobs方法: sklearn.datasets.make_blobs(n_samples=100, n_features=2,cente

sklearn光速入门实践[1]——实现一个简单的SVM分类器

python的sklearn库封装了许多常用的机器学习算法，而且入门简单，调用方便。下面我们用sklearn库和简单的几个点作为数据集，来实现一个简单的SVM分类器。首先，准备好数据。我们把（2,0），（0,2），（0,0）这三个点当作类别1；（3,0），（0,3），（3,3）这三个点当作类别2，训练好SVM分类器之后，我们预测（-1，-1），（4，4）这两个点所属的类别。示意图如下： 1

sklearn中的线性回归

多元线性回归指的是一个样本有多个特征的线性回归问题。 w 被统称为模型的参数，其中 w0 被称为截距（intercept），w1~wn 被称为回归系数（regression coefficient）。这个表达式和 y=az+b 是同样的性质。其中 y 是目标变量，也就是标签。xi1~xin 是样本 i 上的特征不同特征。如果考虑有 m 个样本

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