숫자 데이터로 작업 할 때 가장 일반적인 문제는 크기의 차이에 관한 것입니다. 첫 번째 강의에서 언급했듯이 이 문제에 대한 쉬운 해결 방법은 표준화입니다. 이 용어에 다른 용어로 기능 확장 및 정규화가 있습니다. 머신 러닝 내에서도 몇 가지 추가 개념을 참조 할 수 있습니다. 이것이 바로 표준화 및 정규화 또는 기능 확장이라는 용어를 고수하는 이유입니다. 작업중인 데이터를 표준 규모로 변환하는 프로세스입니다. 이 문제에 접근하는 매우 일반적인 방법은 다음과 같습니다. 평균을 빼고 표준 편차로 나누면 데이터 셋에 관계없이 항상 평균이 0 인 분포를 얻을 수 있습니다. 예를 사용하면 알고리즘을 쉽게 증명할 수 있는 1의 표준 편차인 데이터가 있습니다. 입력 변수 유로 달러 환율과 일일 거래량을 3 일 동안의..
