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时间序列分类总结(time-series classification)
时间序列分类总结 time series classification 一 传统方法 需要手工设计 1 DTW dynamic time warping KNN 2 基于特征的方法 二 深度学习 1 MLP FCN ResNet 2 LST
特征处理
竞赛方案
特征变换:特征归一化(Normalization)作用以及方法 Min-Max、Z-Score
为什么需要对特征数据进行归一化 1 在基于梯度下降的算法中 使用特征归一化方法将特征统一量纲 能够提高模型收敛速度和最终的模型精度 1 如上图所示 黄色的圈圈图代表的是两个特征的等高线 其中左图两个特征 X1 和 X2 的区间相差非常大 X
特征工程
机器学习
特征处理
归一化