Python 特征向量的归一化方法有哪些【面试题详解】 2020-12-24 19:34:20 爱分享 取消关注 关注 私信 今天爱分享给大家带来特征向量的归一化方法有哪些【面试题详解】,希望能够帮助到大家。 线性函数转换,表达式如下: y=(x-MinValue)/(MaxValue-MinValue) 对数函数转换,表达式如下: y=log10 (x) 反余切函数转换 ,表达式如下: y=arctan(x)*2/PI 减去均值,除以标准差: y=(x-means)/ Standard Deviation 相关推荐: Oracle数据库-序列【详细讲解】 KMeans算法K值的确定方法有哪些【详细讲解】 Kmeans的优化方式有哪些?【机器学习面试题详解】 log对数损失函数(逻辑回归)是什么【图文详解】 k-means算法的优、缺点有哪些【详细讲解】 jdk1.5之后的三大版本【面试题详解】 赞赏 人已赞赏 机器学习