数据预处理

机器学习输入的特征数据进行训练时需要进行标准化、归一化，使数据的分布符合正态分布模型（生活中多数数据都是此模型），或者与与参数相符合的模型分布，一般是把数据缩放到[0,1]或者[-1,1]之间，如果数据有缺失，还需要填补缺失的数据。详情请见：数据预处理最要使用的方法有几大类：

绝对值最大值法
（找出参数的最大值，然后使用参数集合中的数除以此最大值）
最小最大值法
参数编码法
数据降维（PCA和SVD分解）

最后编辑于：2017.12.11 04:26:19

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