2、归一化是线，z-score标准化是(x-μ)/δ，经过转换后均为0，标准差为1，机器学习实战那本书讲岭回归的时候，标准化的方法是除以方差，这样一来标准化后的标准差就是1/δ 解释性会出现问题，有一个odds ratio之类的，固定其他变量，变动其中一个变量，风险增大多少，如果有另外一个变量受到其影响，解释性上就 出现了问题 回归系数的检验的原假设是w=0，用到是t检验，具体的t统计量表达式当然也和两个样本t检验不同 6、下午正琴姐帮我证明了下，我那个问题，但是提到了矩阵秩的公式，R(AB) = MIN(R(A),R(B))，这个又需要证明，涉及到线性方程组的方法，我那部分有些概念又记不住了，又需要慢慢看一下 7、后面又复习了一下决策树，ID3决策树节点的度量是信息增益，也就是熵差，而C4.5决策树采用的是信息增益率，CART树是二叉树，度量采用的是gini，ID3只能处理标称型变量，不会重复使用变量进行划分，因为每次分化都是拿某一变量的全部类别分之，C4.5和CART都可以处理数类变量，也可以重复使用之前的变量 本文主要总结几个比较容易混淆的概念：正则化，归一化，标准化。简单来说，正则化加惩罚项（约束），归一化将数据映射到0~1，标准化将数据按比例缩放。... R 教你做炫酷的--共线，data = 原始数据 mpgcyldisphpdratwtqsecvsamgearcarbmpg1-0.85-0.85-0.78... 一、标准化（Z-Score），或者去除均值和方差缩放公式为：(X-mean)/std 计算时对每个属性/每列分别进行。将数据按期属性（按列进行）减去其均值，并处以其方差。得到的结果是... BAT机器学习面试1000题系列整理：July、元超、立娜、德伟、贾茹、、AntZ、孟莹等众人。本系列大部分题目来源于公开网络，取之分享，用之分享，且在撰写答案过程中若引用他人解析则必注明原作者及... 多重共线性：一个变量可以由其他变量求出，例如，学生的总成绩可以由各科成绩求出。 ① 度量多重共线性严重程度的一个重要指标是矩阵的条件数，可以由函数kappa()求出。在R中，函数kappa()计... 在机器学习和数据挖掘中，经常会听到两个名词：归一化（Normalization）与标准化（Standardization）。它们具体是什么？带来什么益处？具体怎么用？本文来具体讨论这些问题。一、是... 最近在看Yang大牛稀疏表示论文的代码，发现里面很多的操作的用到了矩阵的列归一化，这里谈一谈列归一化的实现，以及其带来的好处。矩阵的列归一化，就是将矩阵每一列的值，除以每一列所有元素平方和的绝对... 2017.03.24回顾 归一化 标准化 R2 date_format 共线性 系数检验 决策树 1、as cash，调整了某两类的客户的审批阈值2、归一化是线，z-score标准化是(x-μ)/δ，经过转换后均值为0，标准差为1，机器学习实战那本书讲岭回归的时候，标准化的方法是... 简介：本系列文章属于原创，转载请标明出处！感谢本系列打算，先从最基本的模型开始，对模型存在的共线性诊断，使用ridge lasso 以及box-cox指数转换然后使用python进行交叉验证... 归一化（Normalization）1.把数据变为（0，1）之间的小数。主要是为了方便数据处理，因为将数据映射到0～1范围之内，可以使处理过程更加便捷、快速。2.把有量纲表达式变换为纲表达式，... python post content-type:multipart/form-data 类型的表单数据 -- -- -- 您举报文章：2017.03.24回顾 归一化 标准化 R2 date_format 共线性 系数检验 决策树
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