Ефремов А.А. - Машинное обучение в биологии. Лекции - 10. Методы обучения глубоких нейронных сетей
Нормализация исходных данных для машинного обучения
Нормализация данных — это важный шаг в подготовке данных для обучения предсказательных моделей. Но не всегда и не для всех типов данных нормализация обязательна. Разберёмся, когда стоит делать нормализацию, а когда можно обойтись без неё. Если используем алгоритмы, которые зависят от расстояний между объектами датасета (это отличие значений в ячейках таблицы, выраженное в числовом эквиваленте, например вектор), например, K-ближайшие соседи (from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier, KNeighborsRegressor) или метод опорных векторов (from sklearn...
Normalization в Машинном обучении простыми словами
Нормализация (Max-Min Normalization, Min-Max Scaling) – техника преобразования значений признака (Feature), масштабирующая значения таким образом, что они располагаются в диапазоне от 0 до 1. Вычисляется...