machine-learning - SVM 的数据应该被缩放、标准化还是两者兼而有之
问题描述
在我提出问题之前，让我先快速定义一些定义。
缩放 - 更改属性的范围并将它们转换为特定的比例。
归一化 - 转换属性，使它们具有正态分布。
我应该缩放或规范化我的数据，还是应该在使用 SVM 和类似的距离测量学习器时缩放和规范化我的数据？我总是看到人们为 SVM 规范化他们的数据，但似乎缩放会更重要，理想情况下，也许你会想要两者都做？你觉得呢？你有没有什么想法？
解决方案
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