machine-learning - 数据规范化的参考

时间：2011-04-13 16:17:41

标签： machine-learning neural-network

针对NN和其他机器学习算法规范化数据（不确定这是否是正确的术语）的最佳做法是什么？我的意思是你如何向NN /算法表示数据。

例如，您如何表示商店代码？商店555不大于或小于554，它只是一个分类。 NNs / algo模型是否只是自己过滤掉，或者你是否需要将它们变成分类而非数学上的区别？

感谢您在指导我获取适当信息方面的任何帮助。我显然是新手。

编辑：感谢大家的回答。我一直在挖掘相当多的数据挖掘书籍，虽然我发现有一些关于数据预处理的话题花了一两章，但我对它如何最完全地掩盖它有点惊讶。再次感谢。

答案 0 :(得分：12)

答案 1 :(得分：1)

通常，您需要指定测量级别，以及变量的作用（独立，依赖，输入，输出等）。有时包会做出“猜测”，您可以选择更改它。在您的示例中，Store是一个分类变量。即使是数字，也不能对其进行算术运算。

答案 2 :(得分：0)

最近发现一篇很好的论文讨论了混合特征向量的归一化，你可能会发现它很有趣。我很奇怪事先就这个话题做了很少的工作。