離散化目的
資料的正規化(Normalization)及標準化(Standardization). 當我們在比較分析兩組數據資料時，可能會遭遇因單位的不同(例如：身高與體重)，或數字大小的代表性 ...,邏輯回歸屬於廣義線性模型，表達能力受限；單變數離散化為N個後，每個變數有單獨的權重，相當於為模型引入了非線性，能夠提升 ... 主要目的是獲得指數級的表示能力。
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資料的正規化(Normalization)及標準化(Standardization). 當我們在比較分析兩組數據資料時，可能會遭遇因單位的不同(例如：身高與體重)，或數字大小的代表性 ... https://aifreeblog.herokuapp.c 在什麼情況下將連續的特徵離散化之後可以獲得更好的效果？
邏輯回歸屬於廣義線性模型，表達能力受限；單變數離散化為N個後，每個變數有單獨的權重，相當於為模型引入了非線性，能夠提升 ... 主要目的是獲得指數級的表示能力。 https://www.getit01.com 数据为什么离散化?(离散化的好处) - 知乎专栏
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2018年4月1日 — 4 連續屬性離散化的目的. 在實際數據庫中存在較多的連續屬性，而現有的很多數據挖掘的算法只能處理離散型的屬性，包括很多時間序列模型的也只能處理 ... https://www.itread01.com 離散數學- 維基百科，自由的百科全書
離散化 — 離散化關注將連續模型或等式轉化為離散形式的過程，通常是基於簡化計算的目的。數值分析是離散化一個重要實例。 https://zh.wikipedia.org |