这个命令"preprocessing.scale“在数学上是怎么做的？

"preprocessing.scale"是一个用于数据预处理的命令，它在数学上是通过标准化（也称为Z-score标准化）来进行处理的。

标准化是一种常见的数据预处理技术，用于将数据转换为具有零均值和单位方差的标准正态分布。它通过以下步骤实现：

计算数据的均值（mean）和标准差（standard deviation）。
对每个数据点，将其减去均值，然后除以标准差。

这个过程可以用以下公式表示： z = (x - mean) / std

其中，z是标准化后的值，x是原始数据点，mean是数据的均值，std是数据的标准差。

标准化的优势在于可以消除不同特征之间的量纲差异，使得数据更容易进行比较和分析。它常用于机器学习和数据挖掘任务中，特别是在需要使用基于距离或相似度的算法时，如聚类、分类和回归。

在腾讯云的相关产品中，可以使用腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tiia）来进行数据预处理和机器学习任务。

相关·内容

这个超酷炫图是怎么做出来的？简单到我连录个动画装个X都不想！

前几天发布的这个效果显然这个图成了焦点这个叫“和弦图” 英文就是“Chord” 怎么做的？用Power BI，非常简单！...- 1.下图 - 从pbi市场导入自定义图表 - 2.数据 - 准备好你的三个数据 “起点、终点、量” - 3.成图 - 简单到什么程度？

2361 0

正态分布

而且美国本科的申请，需要中国高中生的 GPA 在 80 分以上（百分制的成绩），背后的理由也是默认考试成绩属于正态分布的情况。为了让成绩符合正态分布，出题老师是怎么做的呢？...所以数据的准备至关重要在数据变换前，我们需要先对字段进行筛选，然后对数据进行探索和相关性分析，接着是选择算法模型（这里暂时不需要进行模型计算），然后针对算法模型对数据的需求进行数据变换，从而完成数据挖掘前的准备工作...这样“总和”这个属性就可以用到后续的数据挖掘计算中。数据进行规范处理的三种方法： 1. Min-max 规范化 Min-max 规范化方法是将原始数据变换到 [0,1] 的空间中。...Min-max 规范化我们可以让原始数据投射到指定的空间 [min, max]，在 SciKit-Learn 里有个函数 MinMaxScaler 是专门做这个的，它允许我们给定一个最大值与最小值，然后将原数据投射到...-0.3 0.1] [ 0.3 0.1 0.2] [ 0. 0.1 -0.1]] 总结：在数据变换中，重点是如何将数值进行规范化__ ，有三种常用的规范方法，分别是

1.6K2 0

2023-02-20：小A认为如果在数组中有一个数出现了至少k次，且这个数是该数组的众数，即出现次数最多的数之一，那么这个数组被

2023-02-20：小A认为如果在数组中有一个数出现了至少k次，且这个数是该数组的众数，即出现次数最多的数之一，那么这个数组被该数所支配，显然当k比较大的时候，有些数组不被任何数所支配。...现在小A拥有一个长度为n的数组，她想知道内部有多少个区间是被某个数支配的。 2 <= k <= n <= 100000， 1 <= 数组的值 <= n。来自小红书。...求总数，求不被支配的数量。时间复杂度：O(N)。空间复杂度：O(N)。代码用rust编写。...0 let mut cnt: Vec = repeat(0).take((n + 1) as usize).collect(); // l ... r // 窗口用这个形式...// l == 0 r == 1 [0..0] let mut l = 0; let mut r = 0; while l < n { // [r] 即将要进来的

1651 0

考试成绩要求正态分布合理么？

而且美国本科的申请，需要中国高中生的GPA在80分以上（百分制的成绩），背后的理由也是默认考试成绩属于正态分布的情况。为了让成绩符合正态分布，出题老师是怎么做的呢？...数据变换在数据分析中的角色我们再来举个例子，假设A考了80分，B也考了80分，但前者是百分制，后者500分是满分，如果我们把从这两个渠道收集上来的数据进行集成、挖掘，就算使用效率再高的算法，结果也不是正确的...在数据变换前，我们需要先对字段进行筛选，然后对数据进行探索和相关性分析，接着是选择算法模型（这里暂时不需要进行模型计算），然后针对算法模型对数据的需求进行数据变换，从而完成数据挖掘前的准备工作。...Min-max 规范化我们可以让原始数据投射到指定的空间[min, max]，在SciKit-Learn里有个函数MinMaxScaler是专门做这个的，它允许我们给定一个最大值与最小值，然后将原数据投射到...在数据变换中，重点是如何将数值进行规范化，有三种常用的规范方法，分别是Min-Max规范化、Z-Score规范化、小数定标规范化。

3K2 0

可能是最全的数据标准化教程（附python代码）

什么是数据标准化（归一化）数据标准化（归一化）处理是数据挖掘的一项基础工作，不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位，当各指标间的水平相差很大时，如果直接用原始指标值进行分析，就会突出数值较高的指标在综合分析中的作用...如下图所示，蓝色的圈圈图代表的是两个特征的等高线。其中左图两个特征X1和X2的区间相差非常大，X1区间是[0,2000]，X2区间是[1,5]，其所形成的等高线非常尖。...一些分类器需要计算样本之间的距离（如欧氏距离），例如KNN。如果一个特征值域范围非常大，那么距离计算就主要取决于这个特征，从而与实际情况相悖（比如这时实际情况是值域范围小的特征更重要）。...常见的数据归一化方法 1) 线性归一化也称为离差标准化，是对原始数据的线性变换，使结果值映射到[0 – 1]之间。转换函数如下： ?...to standardize X X_scale = preprocessing.scale(X) # 调用sklearn包的方法 # 最终X1与X_scale等价 3) 非线性归一化经常用在数据分化比较大的场景

1.8K3 0

R + python︱数据规范化、归一化、Z-Score

大致有：最小-最大规范化、均值标准化、小数定标规范化数据中心化和标准化的意义是一样的，为了消除量纲对数据结构的影响。...1、最小-最大规范化——标准化也叫离差标准化，是对原始数据的线性变换，将数据映射到[0,1]之间，与功效系数法相同。...同时求X的Z-score还有另外一种表达方式，是使用apply： pd.DataFram(X).apply(preprocessing.scale,axis = 0) 使用sklearn.preprocessing.StandardScaler...使用这个非常好的一点就是，在机器学习的时候，当训练好模型，当要predict预测新的数据集的时候，就可以沿用训练集的均值、方差，比较适合部署模型在新的数据集上。...同时，这里的transform（X）相当于之前的，也就纵向进行平均，是符合要求的！

4.3K2 0

2023-02-20：小A认为如果在数组中有一个数出现了至少k次，且这个数是该数组的众数，即出现次数最多的数之一，那么这个数组被该数所支配，显然当k比较大

2050 0

以预测股票涨跌案例入门基于SVM的机器学习

从这个例子中我们能看到，SVM的作用是，根据样本，训练出能划分不同种类数据的边界线，由此实现“分类”的效果。...这里我们是通过sklearn库提供的preprocessing.scale方法实现标准化，该方法是让特征值减去平均值然后除以标准差。...(origVal) 16 #直接输出preprocessing.scale后的结果 17 print(scaledVal) 　　在第6行里，我们初始化了一个长宽各为3的矩阵，在第10行，通过mean方法计算了该矩阵的均值...第14行是用原始值减去均值，再除以标准差，在第17行，是直接输出preprocessing.scale的结果。第14行和第17行的输出结果相同，均是下值，从中我们验证了标准化的具体做法。...(feature) 　　在第18行里，我们设置训练目标值是表示涨跌情况的up列，在第20行，设置了训练集的数量是总量的80%，在第23行则设置了训练的特征值，请注意这里去掉了日期这个不相关的列，而且，在第

2.9K5 1

Scaling data to the standard normal缩放数据到标准正态形式

1.3K0 0

神经网络原来是这样和数学挂钩的

近几年，有几个被媒体大肆报道的事件，如下表所示。 ? 如上所示，深度学习作为人工智能的一种具有代表性的实现方法，取得了很大的成功。那么，深度学习究竟是什么技术呢？深度学习里的“学习”是怎么做到的呢？...将神经元的工作在数学上抽象化，并以其为单位人工地形成网络，这样的人工网络就是神经网络。将构成大脑的神经元的集合体抽象为数学模型，这就是神经网络的出发点。...这个式(2) 就是今后所讲的神经网络的出发点。注：虽然式(2) 只考虑了3 个输入，但这是很容易推广的。另外，式(1) 使用的单位阶跃函数u(z) 在数学上也是激活函数的一种。...那么，神经网络是怎样学习的呢？其实思路极其简单：计算神经网络得出的预测值与正解的误差，确定使得误差总和达到最小的权重和偏置。这在数学上称为模型的最优化（下图）。...这个误差的总和称为代价函数（cost function），用符号CT 表示（T 是Total 的首字母）。利用平方误差确定参数的方法在数学上称为最小二乘法，它在统计学中是回归分析的常规手段。 ?

8314 0

机器学习实战 | SKLearn入门与简单应用案例

机器学习工具库之一，里面的API的设计非常好，所有对象的接口简单，很适合新手上路。...[902ae252f5fedb0e051ed548e44ba6bd.png] 1.SKLearn是什么 Scikit-Learn也简称SKLearn，是一个基于Python语言的机器学习工具，它对常用的机器学习方法进行了封装...使用指南 2.安装SKLearn 安装SKLearn非常简单，命令行窗口中输入命令： pip install scikit-learn 我们也可以使用清华镜像源安装，通常速度会更快一些： pip install...区分特征和标签 X = dataset[:,0:7] y = dataset[:,8] # 数据归一化 from sklearn import preprocessing # 幅度缩放 scaled_X = preprocessing.scale...(X) # 归一化 normalized_X = preprocessing.normalize(X) # 标准化 standardized_X = preprocessing.scale(X) #

1.2K5 1

这个问题揭示了数学所面临的更深层次的哲学挑战！

如果需要为无限小数“0.99999...”分配一个精确的值，会怎么做？数学直觉说它可能大约等于“1”。...如果是，为什么？如果不是，为什么？另外，‘0.99999…’的精确值是多少？在这篇文章中，首先从数学上解决这个问题，弄清楚发生了什么。然后将深入探讨隐藏在数学结构背后的哲学挑战。...我们的方法会不会有什么可疑之处？让我们将起点更改为与我们的问题更相关的东西。我们假设‘0.99999…’的值是未知的。让这个未知值是 x。...这个问题的答案是：这取决于… 对于在数学世界之外工作的任何人来说，这可能会让人感到震惊。数学应该是终极精确和明确定义的世界。...数学的灰色地带虽然像代数这样的概念是完美且无可争议的定义，但直到今天，数学中仍然存在相当多的灰色地带。这个“0.99999……”的挑战只是展示了其中的一个。

1.4K4 0

Python 运算符重载

})' 取模在数学中向量取模直接左边一条竖线右边一条竖线就完事了，但是在 Python 中这样做是严重错误的，因为在 Python 中竖线表示按位或的运算。...很简单，我们是不是发现在数学上左边一条竖线右边一条竖线类似于绝对值？Python 中取绝对值函数不就是内置函数 abs 吗？那么我们只要让 abs 这个函数对向量实例起作用不就行了吗？...，在数学的向量中也是如此，在这里我通过给向量实例前面添加负号来获取与原向量大小相等方向相反的向量，具体怎么做很简单，就是把原向量的每个坐标的分量取个相反数并传入构造方法构造新向量并返回，直接看代码：...param k: :return: """ return Vector(k*self.x, k*self.y, k*self.z) 数量积数量积在数学上叫做点积...""" return self.x*other.x+self.y*other.y+self.z*other.z 向量积向量积在数学中是向量x乘，x 这个符号在计算机中可是没有的

1.2K3 0

python 超全sklearn教程，数据挖掘从入门到入坑

一、什么是机器学习机器学习概念的来自计算机科学领域，相关的一些研究与统计学有很大的重复部分。...人类个体的学习是由客观世界给出的反馈然后进行向最优方向调节的过程，计算机科学家认为机器也可以像人脑一样进行学习，基于他们的数学功底，开发出的算法命名为机器学习。...学习的本质是一大批互相连接的信息传递和存储元素所组成的系统。他们共同的特点是：开始准确率很低，随着学习进行，准确率越来越高。 ...R的包管理很复杂。虽然同样是机器学习，R中不同模型可以使用的方法都不一样，而且有时候还需要加载一些命名非常奇怪的包。更多情况下是我自己写完的R代码过几天再看，这都是啥？...python 的社区比R更加完善。除了stackoverflow, R的一些社区感觉就是各自为战，而且大部分是讨论统计学上的问题。找到特定bug解决的成本挺高的。

1.7K0 0

神经网络在算法交易上的应用系列——简单时序预测

最终MSE= 46.3635263557，但它不是非常具有代表性的信息。下面是测试集前150个点的预测图，黑线是实际数据，蓝线是预测数据。...让我们使用sklearn的方法 preprocessing.scale() 把时间序列数据标准化为均值为0，方差为1的序列。然后用同样的MLP来训练。...下图是还原的预测值（红色）和真实数据（绿色）： ? 是不是还可以？但是，让我们尝试更加复杂的算法来解决这个问题。...所以，这是一个有点出乎意料的结果，但我们可以看到，对于这个时间序列的预测,MLPs工作得更好。让我们看看如果我们从回归转变到分类问题的结果。...令我们吃惊的是，MLPs处理序列数据的效果比被认为更擅长处理时间序列数据的CNNs和RNNs更好。我是用非常小的数据集（16K时间序列）和虚拟超参数选择来解释的。

1.5K2 0

sklearn库的学习

我写这篇文章的目的是想用一篇文章讲清楚整个sklearn库，我会讲清楚怎么样用这个库，而不是讲清楚每一个知识点。...（下面三个就跟没有用了）总结：一般的做法是API里面找到你要调用的方法，然后可以查看方法参数的情况和使用情况。也可以在指南里面找到具体的解释。...：这个流程图代表：蓝色圆圈内是判断条件，绿色方框内是可以选择的算法。...，是关于图片分类的，具体数据这里没有给出，大家只需要关注模型的评估就好。...下一篇，我打算讲解交叉验证这个很重要的模块。版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。

3867 0

【GAMES101-现代计算机图形学课程笔记】Lecture 03 Transformation

cos \theta\end{array}\right) 很显然有 R_{-\theta}=R_\theta^T ,而又由定义可知 R_{-\theta}=R_\theta^{-1} ,因为这两个操作是互逆的嘛...也就是说 R_{-\theta}=R_\theta^T=R_\theta^{-1} ，而在数学上如果一个矩阵的逆等于它的转置，那么就称这个矩阵为正交矩阵(Orthogonal Matrix)，即旋转矩阵是正交矩阵...仔细想想这样设计是非常smart的操作，因为它满足了如下性质： vector + vector = vector (第三维仍然是0，所以表示向量) point - point = vector (这符合我们学习向量时所给出的定义...，即某点指向另一个点，那不就表示向量了吗，而且相减之后第三维恰巧就是0) point + vector = point (这个很好理解，不再赘述) point + point = ?...很简单我们可以通过对复杂变化做分解来简化，例如如果我们想以下图中（最左边）的正方形左下角为中心进行旋转该怎么做呢？

9933 0

《Java8 实战》- 读书笔记第一章（01）

（初学者请忽略）所以，为了解决这个问题，Java8 中推出了核心新特性之一：Lambda（匿名函数） Lambda 表达式，是一个很不错很实用的一个新特性，如果你使用了这个新特性，也许会爱不释手...Java8 里面将代码传递给方法的功能（同时也能够放回代码并将其包含在数据结构中），还让我们能够使用一整套技巧，通常称为函数式编程。现在你需要筛选一个目录中的所有隐藏文件，你会怎么做? ...大部分人立马会想到，File 类中不就是有一个 isHidden 的方法吗？使用这个方法就可以判断哪些是隐藏文件啦。 ...答案是当然可以的。 ...谓词（predicate）在数学上常常用来代表一个类似函数的东西，它接受一个参数值，并返回 true 或 false。

3222 0

机器学习——KNN算法总结

iris_x=iris.data #样本数据150*4二维数据，代表150个样本每个样本4个属性分别为花瓣和花萼的长、宽 iris_y=iris.target #长150的以为数组，样本数据的标签...iris_x = preprocessing.scale(iris_x)# 对数据进行归一化处理 iris=np.array(iris)#将数组转换为向量 indices = np.random.permutation...(len(iris_x)) #permutation接收一个数作为参数(150),产生一个0-149一维数组，只不过是随机打乱的，当然她也可以接收一个一维数组作为参数，结果是直接对这个数组打乱 ris_x_train...#对原始数据集进行分割 knn = KNeighborsClassifier(10) #定义一个knn分类器对象 knn.fit(iris_x_train, iris_y_train) #调用该对象的训练方法...0.9666666666666667#模型的评分 MSE: 0.03333333333333333 RMSE: 0.18257418583505536

6072 0

《一起学mongodb》之第三卷分片集群

那么问题来了- mongoDB 是怎么做数据分片的？...JumboChunk 是一个最小的 Chunk 可以「只包含一个唯一的 ShardKey」，这样的 Chunk 不可以再进行分裂。那么如果数据分片不均 mongoDB 是怎么做的？...这个时候就要说到我们的「balancer(平衡器)」了，用来「保证集合的 Chunk 在各个 Shard 上是均衡的」。...具体的步骤如下: 平衡器向源分片发送 moveChunk 的命令源分片收到命令后，会启动自己内部的一个 moveChunk 命令，如果在数据移动过程中有客户端发来读写请求的话，都会发送到源分片。...分片之间的负载均衡是怎么做的？如何修改分片键？mongos 如何管理与分片之间的连接？」你都会了吗？

5082 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云