我想将一个NumPy数组转换为单位向量。更具体地说，我正在寻找与这个归一化函数等效的版本： def normalize(v): norm = np.linalg.norm(v) if norm == 0: return v return v / nor...

我有一个名为spam的数据集，其中包含58列和大约3500行与垃圾邮件相关的数据。 我计划在未来对此数据集进行一些线性回归，但是我想在此之前进行一些预处理，并将列标准化为零均值和单位方差。 我被告知最好的方法是使用R，所以我想问如何用R实现标准化？我已经正确加载了数据，只是寻找一些软件包或...

为什么我们需要对神经网络的输入进行归一化？ 我知道有时候，比如输入值是非数字的时候，需要进行某种转换，但是如果输入是数字的呢？为什么数字必须保持在某个区间内呢？ 如果数据没有被标准化，会发生什么？

给定一个 3 行 3 列的 numpy 数组a = numpy.arange(0,27,3).reshape(3,3) # array([[ 0, 3, 6], # [ 9, 12, 15], # [18, 21, 24]]) 为了将二维数组的行归一化，我考虑...

在使用SQL或MySQL（或任何关系型数据库）时，我了解将数据保存在常规列中更有利于索引和其他用途...... 问题是，有时候加载和保存JSON数据更加简单，这使得开发更容易。 是否有保存原始JSON数据到数据库的"黄金法则"? 这绝对是一种不好的做法吗？

我想将我的数据分为训练集和测试集，是在拆分之前还是之后对数据进行归一化？对于构建预测模型是否有任何影响？

我想知道如何在Python中对URL进行规范化。 例如，如果我有一个URL字符串：http://www.example.com/foo goo/bar.html 我需要一个Python库来将额外的空格（或任何其他未规范化的字符）转换为正确的URL。

我正在使用sklearn中的MinMaxScaler模型对模型的特征进行归一化。 training_set = np.random.rand(4,4)*10 training_set [[ 6.01144787, 0.59753007, 2.0014852 , 3.45...

我听说过反规范化，它是为了提高某些应用程序的性能而进行的。但我从未尝试过任何相关操作。 因此，我很好奇，在标准化数据库中哪些领域会降低性能，或者换句话说，什么是反规范化原则？ 如果我需要提高性能，该如何使用这种技术呢？

在我深入研究MongoDB之前，我想先问一个非常基础的问题，即是否应该学习MongoDB。我几乎没有NoSQL经验。 我确实了解一些文档数据库的优点，并且认为对于这个新应用程序来说，它们非常适合。为许多类型的对象（许多m-to-m关系和子类）进行收藏、评论等操作总是很麻烦，处理起来有些麻烦。...