Escalonamento de Recursos

Definition

O escalonamento de recursos padroniza a faixa das variáveis de entrada para evitar que recursos com magnitudes maiores dominem o processo de aprendizado. Os métodos comuns incluem normalização (escalonamento min-max) e padronização (escalonamento z-score).

Summary

O processo de normalização da faixa de variáveis independentes ou recursos dos dados para garantir uniformidade na magnitude.

Key Concepts

• Normalização
• Padronização
• Descida do Gradiente
• Pré-processamento de Dados

Use Cases

• Treinamento de redes neurais
• Agrupamento K-means
• Máquinas de Vetores de Suporte (SVM)

Code Example

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from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import numpy as np

X = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)
print(X_scaled)

Related Terms

• Min-Max Scaling (Escala Min-Max)
• Z-score Normalization (Normalização Z-score)
• Data preprocessing (Pré-processamento de dados)
• Gradient Descent (Descida do gradiente)