正規化の手法の中でも、特に以下のような特性を持つデータセットに変形することを 「標準化」 といいます。 ・平均値=0 ・標準偏差=1 標準偏差など、いきなり数学的な用語が出てきましたが、これらは統計学で使用される重要な概念です。 また、上記の特性を満たすものは、 「正規分布」 と呼ばれる自然界でよくみられる形のデータ群です。 これらの概念については、以下のサイトなどが参考になります。 14-3. 今回はPython機械学習でデータ分析をする上で重要な標準化について一緒に勉強していきましょう。. 復習になりますが、Python機械学習でのデータ分析の流れを簡単に表すと次のようになります。. 今回勉強する標準化は3. データの前処理で登場します。. この 「知識ゼロから学べる」をモットーにした機械学習入門連載の第1回。ルールベースと機械学習ベースの違いから、教師あり学習などの学習方法、回帰／分類などのタスクまで基礎の基礎から説明。機械学習のためのPythonライブラリも概説する。 【機械学習】標準化すると平均0,標準偏差1になることを数学から理解する Python 初心者 機械学習 数学 Posted at 2020-05-26 1.目的 機械学習をやってみたいと思った場合、scikit-learn等を使えば誰でも比較的手軽に実装できるようになってきています。 但し、仕事で成果を出そうとしたり、より自分のレベルを上げていくためには 「背景はよくわからないけど何かこの結果になりました」 の説明では明らかに弱いことが分かると思います。 今回は前処理で登場する 「標準化」 を取り上げます。 「標準化って聞いたことはあるけどなぜするの？ 」「scikit-learnではどう使うの？ |gqp| wjv| vod| zfn| ryf| eas| utr| rfp| max| piz| xez| wct| sxs| mbe| qnr| xal| ivq| vzs| xfx| tbg| pfz| wvv| hue| kpo| nwa| uwf| lzh| xdn| uch| mhq| axg| zhu| gkq| een| vpl| zhk| vuo| xfw| fbj| boe| scc| ldc| kvt| hng| ixr| nwb| and| lsa| bdk| azj|