特徵放縮的幾種方法
1.min-max scaling min-max標準化
該方法是最簡單的陣列放縮方法。
處理類：
from sklearn.preprocessing import minmaxscaler
3.均值標準化z-score standardization
在很多機器演算法中使用到，例如支援向量機，邏輯回歸，人工神經網路。
from sklearn.preprocessing import standardscaler
standardscaler(copy=true,with_mean=true,with_std=true)
from sklearn.preprocessing import scale
from sklearn.preprocessing import normalizer
Python那些事兒 資料放縮
討論如何對資料進行放縮 import numpy as np np.random.seed 10 x np.random.randomint 10,25 1.0 for i in range 10 defmin max x return round round xx min x 1.0 max x ...
當瀏覽器頁面放縮時
這樣可以解決 a.在這些元素外圍包裹乙個div，要求設定了width，並且能容下其子元素的寬度之和，否則其內的子元素還是會發生換行。b.採用絕對定位屬性。實際上，我們可以將瀏覽器的串列埠看作乙個虛擬的div，對瀏覽器介面進行放大可以看作，這個框裡的子元素進行放大，如果多個子元素寬度超過了這個框，那麼...
總結一道概率放縮題
概率論 有時候給定的是乙個與常用的概率表達形式不同的不等式需要你判定，這個時候，創造性的使用放縮將是很好的方法。但是，如何讓兩個看似無關的表示式有聯絡，除了特別難的需要拍腦袋外，大部分都是有跡可循，且是被暗示的。比如 設x是連續型變數，方差存在，則對任意的常數c和 0 必有p x c e x c 分...