ข้อมูล ทํา ให้ เป็น ปกติ และ เป็น แบบ ออกแบบ: การ ฝึก อบรม ที่ ดี ที่ สุด สําหรับ การ ฝึก หัด แบบ จําลอง การ เรียน รู้ ของ เครื่องจักร

การ ทํา ตาม แบบ จําลอง และ การ วัด ข้อมูล เป็น วิธี ที่ สําคัญ มาก ใน การ ปรับ ปรุง การ เรียน รู้ ของ เครื่องจักร และ ช่วย ปรับ ปรุง ความ สามารถ ของ ตัว อย่าง โดย ทํา ให้ แน่ ใจ ว่า วิธี การ นี้ มี ส่วน ช่วย ใน กระบวนการ เรียน รู้ ได้ พอ ๆ กัน

การ เข้าใจ ข้อมูล แบบ ปกติ และ การ คัด ลอก

การปรับข้อมูลให้พอดีกับขนาดปกติ โดยไม่ต้องบิดเบือนความแตกต่างในขอบเขตของค่า โดยปกติการแปลงภาพจะเกี่ยวข้องกับคุณสมบัติที่เปลี่ยนไปให้พอดีภายในระยะหรือการกระจายของข้อมูล เทคนิคทั้งสองหมายจะทําให้คุณสมบัติที่เปรียบได้ และปรับปรุงประสิทธิภาพของอัลกอริทึม

เทคนิกทั่วไป

• [FLT: 0]. . . . . . . . . . . . .
• [FLT: 0] การตั้งศูนย์: ศูนย์ข้อมูลรอบค่าเฉลี่ย โดยมีค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานเป็น 1
• [FLT: 0] Robust Schaling: ใช้มัธยฐานและช่วงระหว่างการประสบปัญหา มีประสิทธิภาพกับ overportiers.

ฝึกดีที่สุด

ปรับใช้การปรับให้เป็นปกติและปรับขนาดหลังจากแยกข้อมูลออกเป็นชุดการฝึกอบรมและการทดสอบเพื่อป้องกันการรั่วไหลของข้อมูล เลือกเทคนิคที่อิงจากอัลกอริทึมและข้อมูล ตัวอย่างเช่น โมเดลแบบต้นไม้ มักไม่ต้องการการปรับขนาด ในขณะที่อัลกอริทึมเช่น SVM และ KN ได้ ประโยชน์อย่างมหาศาลจากมัน