Python中可自定义该方法实现函数:[br][/br]Def StandardScaler(data):[br][/br]Data=(data-data.mean())/data.std()[br][/br]Return data
Python中可自定义该方法实现函数:[br][/br]Def StandardScaler(data):[br][/br]Data=(data-data.mean())/data.std()[br][/br]Return data
关于标准差标准化,下列说法正确的是( )。 A: 处理后的数据标准差为1,均值为0,符合标准正态分布 B: 处理后的数据落在0和1之间 C: StandardScaler类用于标准差标准化 D: fit方法用于学习变换规则
关于标准差标准化,下列说法正确的是( )。 A: 处理后的数据标准差为1,均值为0,符合标准正态分布 B: 处理后的数据落在0和1之间 C: StandardScaler类用于标准差标准化 D: fit方法用于学习变换规则
关于标准差标准化,下列说法正确的是() A: 处理后的数据标准差为1,均值为0,符合标准正态分布 B: 处理后的数据在0和1之间 C: StandardScaler类用于标准差标准化 D: fit方法用于生成计算规则
关于标准差标准化,下列说法正确的是() A: 处理后的数据标准差为1,均值为0,符合标准正态分布 B: 处理后的数据在0和1之间 C: StandardScaler类用于标准差标准化 D: fit方法用于生成计算规则
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