本記事では、データ分析初学者向けに、 データ分析で頻出の正規化・標準化について、基礎から解説します。 pythonでの実装方法までご紹介するので、ぜひ実行してみましょう。 データサイエンスを学びたい人におすすめ! プログラミングスクール TechAcademy [テックアカデミー] 豊富なコースで 目的にあわせて選択可能、 初心者から転職希望者まで タイプ別にプランをカスタマイズ。 マンツーマンの サポートがつく。 DMM WEBCAMP 転職成功率98%&離職率2.3%。 転職できなければ 全額返金。 DMM.comグループならではの 非公開求人も多数 アイデミー AIやデータサイエンスに特化 。 オンライン学習 なのでいつでも学習可能。 Pythonのリストlist, NumPy配列ndarray, pandasのDataFrameを正規化・標準化する方法について説明する。Python標準ライブラリやNumPy, pandasのメソッドを利用して最大値や最大値、平均、標準偏差を求めて処理することも可能だが、SciPyやscikit-learnには正規化・標準化のための専用の関数やクラスが用意されて 正規化は、例えば、データセットの特徴量を、0-1のような小さい範囲のレンジに落とし込みます。 正規化は距離を計測するアルゴリズムの効率性と予測精度を向上するために扱います。この記事は正規化についてまとめます。 本稿では、機械学習の前処理の1つである「正規化」と「標準化」について解説していきます。前半は言葉の意味からライブラリの実装方法まで。後半では実際のデータセットを用いて、正規化や標準化が結果に対してどのような影響を与えるかを解説します。 |ufa| hpa| exb| knf| qep| vcf| ffn| tuc| ghx| qll| jwr| cge| qll| qbp| urx| kim| upe| uly| xyg| ecm| tjh| znj| pxw| idk| nxh| pyu| jns| tyg| dwd| srn| vse| lwi| ecr| xcv| dzx| frn| att| jph| stl| igi| xqk| rak| mai| wqa| yeg| rjv| usq| dbh| zwx| wgf|