使用均值和标准导数归一化

Question

我真的是机器学习的新手，我有一个问题，在互联网上找不到如此清晰的答案。我创建了一个模型，并具有均值和标准推导。现在，我要归一化数据是通过从各个预测变量中减去均值并除以标准差。我用谷歌搜索，我意识到sklearn的StandardScaler设置为0表示标准化。我的问题是，是否有一种方法可以进行此归一化，或者我只需要自己进行计算？

Answer 1

当您从每个元素中减去平均值时，结果集的平均值实际上为零。类似地，将结果值除以sdev会得到一个新的sdev为1.0的集合-如果需要查看力学原理，请对每一个进行代数运算。]

在大多数情况下，该[[是

规范化过程：new_set = (old_set - mean) / sdev

其中new_set和old_set是向量。

是，有一些方法可以为您执行标准化。您可能需要扩大搜索词，尤其是将它们[扩展到实现范例。每个程序包或ML框架都有其自己的规范化方法。如果找不到它们，我希望标准线性变换（上述）可以满足您的目的。