| http://dbpedia.org/ontology/abstract
|
Feature scaling is a method used to normalize the range of independent variables or features of data. In data processing, it is also known as data normalization and is generally performed during the data preprocessing step.
, Масштабування ознак — метод нормалізації діапазону незалежних змінних або ознак даних. В опрацьовуванні даних він також відомий як нормалізація даних і зазвичай виконується під час попереднього опрацьовування.
, 특징 스케일링 또는 피처 스케일링은 데이터의 특징이나 독립 변수의 구간을 표준화하는 방법론이다. 데이터 프로세싱에서 이는 데이터 정규화로 정의되며, 이전 단계를 위한 처리 작업이다.
, 特徵縮放是用來統一資料中的自變項或特徵範圍的方法，在中，通常會被使用在資料前處理這個步驟。
|
| http://dbpedia.org/ontology/wikiPageExternalLink
|
http://openclassroom.stanford.edu/MainFolder/VideoPage.php%3Fcourse=MachineLearning&video=03.1-LinearRegressionII-FeatureScaling&speed=100/ +
, https://www.google.com/books/edition/Data_Mining_Concepts_and_Techniques/pQws07tdpjoC%3Fhl=en&gbpv=1&pg=PA111 +
|
| http://dbpedia.org/ontology/wikiPageID
|
34061548
|
| http://dbpedia.org/ontology/wikiPageLength
|
6567
|
| http://dbpedia.org/ontology/wikiPageRevisionID
|
1114586494
|
| http://dbpedia.org/ontology/wikiPageWikiLink
|
http://dbpedia.org/resource/Statistical_classification +
, http://dbpedia.org/resource/Taxicab_geometry +
, http://dbpedia.org/resource/Category:Machine_learning +
, http://dbpedia.org/resource/Normalization_%28statistics%29 +
, http://dbpedia.org/resource/Gradient_descent +
, http://dbpedia.org/resource/Stochastic_gradient_descent +
, http://dbpedia.org/resource/Support_vector_machine +
, http://dbpedia.org/resource/Logistic_regression +
, http://dbpedia.org/resource/Mean +
, http://dbpedia.org/resource/Euclidean_distance +
, http://dbpedia.org/resource/FMLLR +
, http://dbpedia.org/resource/Standard_deviation +
, http://dbpedia.org/resource/Euclidean_length +
, http://dbpedia.org/resource/Standard_score +
, http://dbpedia.org/resource/Data_processing +
, http://dbpedia.org/resource/Category:Statistical_data_transformation +
, http://dbpedia.org/resource/Data_preprocessing +
, http://dbpedia.org/resource/Regularization_%28mathematics%29 +
, http://dbpedia.org/resource/Artificial_neural_network +
, http://dbpedia.org/resource/Dimensions +
, http://dbpedia.org/resource/Machine_learning +
|
| http://dbpedia.org/property/wikiPageUsesTemplate
|
http://dbpedia.org/resource/Template:Machine_learning_bar +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Citation_needed +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Cite_book +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Short_description +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Reflist +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Why +
, http://dbpedia.org/resource/Template:See_also +
|
| http://purl.org/dc/terms/subject
|
http://dbpedia.org/resource/Category:Machine_learning +
, http://dbpedia.org/resource/Category:Statistical_data_transformation +
|
| http://purl.org/linguistics/gold/hypernym
|
http://dbpedia.org/resource/Method +
|
| http://www.w3.org/ns/prov#wasDerivedFrom
|
http://en.wikipedia.org/wiki/Feature_scaling?oldid=1114586494&ns=0 +
|
| http://xmlns.com/foaf/0.1/isPrimaryTopicOf
|
http://en.wikipedia.org/wiki/Feature_scaling +
|
| owl:sameAs |
http://ko.dbpedia.org/resource/%ED%8A%B9%EC%A7%95_%EC%8A%A4%EC%BC%80%EC%9D%BC%EB%A7%81 +
, http://dbpedia.org/resource/Feature_scaling +
, http://zh.dbpedia.org/resource/%E7%89%B9%E5%BE%B5%E7%B8%AE%E6%94%BE +
, http://uk.dbpedia.org/resource/%D0%9C%D0%B0%D1%81%D1%88%D1%82%D0%B0%D0%B1%D1%83%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8F_%D0%BE%D0%B7%D0%BD%D0%B0%D0%BA +
, https://global.dbpedia.org/id/4k2Fg +
, http://rdf.freebase.com/ns/m.0hqzsvw +
, http://www.wikidata.org/entity/Q5439686 +
|
| rdf:type |
http://dbpedia.org/ontology/Software +
|
| rdfs:comment |
특징 스케일링 또는 피처 스케일링은 데이터의 특징이나 독립 변수의 구간을 표준화하는 방법론이다. 데이터 프로세싱에서 이는 데이터 정규화로 정의되며, 이전 단계를 위한 처리 작업이다.
, Масштабування ознак — метод нормалізації діапазону незалежних змінних або ознак даних. В опрацьовуванні даних він також відомий як нормалізація даних і зазвичай виконується під час попереднього опрацьовування.
, Feature scaling is a method used to normalize the range of independent variables or features of data. In data processing, it is also known as data normalization and is generally performed during the data preprocessing step.
, 特徵縮放是用來統一資料中的自變項或特徵範圍的方法，在中，通常會被使用在資料前處理這個步驟。
|
| rdfs:label |
Feature scaling
, 특징 스케일링
, Масштабування ознак
, 特徵縮放
|
| rdfs:seeAlso |
http://dbpedia.org/resource/Standard_score +
|
