sklearn.preprocessing.StandardScaler class sklearn.preprocessing.StandardScaler(copy=True, with_mean=True, with_std=True) 通过去除均值和缩放为单位变量实现特征标准化。 计算方式为 z = x − μ s z=\frac{x-\mu}{s} z=sx−μ​ μ \m

StandardScaler与scale 1、标准化概述2、两种标准化的区别 1、标准化概述 标准化主要用于对样本数据在不同特征维度进行伸缩变换，目的是使得不同度量之间的特征具有可比性，同时不改变原始数据的分布 一些机器学习算法对输入数据的规模和量纲非常敏感，如果输入数据的特征之间存在数量级差异，可能会影响算法的准确性和性能 标准化处理的好处是我们在进行特征提取

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

写在前面 之前，写过一篇文章，叫做真的明白数据归一化(MinMaxScaler)和数据标准化(StandardScaler)吗？。这里面搞清楚了归一化和标准化的区别，但是在实用中发现，在数据标准化中，又存在两种方式可以实现，在这里总结一下两者的区别吧。 标准化是怎么回事来？ 什么是标准化 在机器学习中，我们可能要处理不同种类的资料，例如，音讯和图片上的像素值，这些资料可能是高维度的，资料标

目录 np.abs()函数pd.sample()参数含义pd.str同时去掉分隔符和货币符号standarscaler注意点scipy.spatial中distance距离工具两点之间的距离两个数据之间的距离 使用Sklearn计算距离sklearn 计算均方根误差sklearn标准化 K近邻模型多变量knn模型测试K近邻 np.abs()函数 np.abs() : 计算数值各