scaling1 [ML]_Feature Scaling : 변수 값의 범위 맞추기 이 공부는 다음 멋진 책과 함께 합니다. 위키북스와 저자님 너무나도 감사합니다. Feature Scaling Feature Scaling : 서로 다른 변수의 값 범위를 일정한 수준으로 맞추는 작업 표준화(Standardization) : 데이터의 피처 각각을 평균 0, 분산 1인 가우시안 정규 분포를 가진 값으로 변환 정규화(Normalization) : 서로 다른 피처의 크기를 통일하기 위해 크기를 변환 사이킷런의 전처리에서 제공하는 Normalizer 모듈과 일반적인 정규화는 약간 차이가 있습니다. Normalizer 모듈 - 선형대수에서의 정규화 개념 → 개별 벡터의 크기를 맞추기 위해 변환(개별 벡터를 모든 피터 벡터의 크기로 나눠줍니다.) 용어를 다음과 같이 지칭하겠습니다. 피처 스케일링 - .. 2023. 10. 1. 이전 1 다음 반응형
