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老师您好,我想问一下一般什么时候需要做标准化处理呢?我在答疑区也看到了一些相关的提问,不过看到里面有说PCA之前不做标准化,PCA之后再做标准化,但是我在别的视频里面看到有老师在PCA之前进行了标准化处理,所以我想问一下到底应该怎么做呢?并且能否请老师总结一下什么时候需要做标准化以及哪些情况做标准化的时候需要注意什么(就比如PCA这样的情况)。麻烦老师了。谢谢
实际上在 PCA 之前可以做标准化,这里课程强调有误。可以参考这里:http://coding.imooc.com/learn/questiondetail/178187.html 抱歉!
通常来讲,在数据进入具体的机器学习之前,做一下标准化,都是没有问题的。标准化让算法用统一的尺度看待数据的每一个维度。但是我一般习惯把标准化放在最后一步。即先做特征工程,把所有的特征都规整好以后,完全形成了你想要的 m * n 的数据以后,最后做标准化,进入机器学习算法。(关于特征工程的讨论可以参考这里:http://coding.imooc.com/learn/questiondetail/40722.html )
举个例子:如果先对数据进行了标准化,然后做了一个多项式特征(课程后续会讲),那这个标准化就白做了,因为多项式特征产生了新的特征,由于是非线性的关系,所以整个数据又“不标准了”。
继续加油!:)
好的 谢谢老师
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