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Qual è una migliore normalizzazione o standardizzazione?

Sommario:

Qual è una migliore normalizzazione o standardizzazione?
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Video: Qual è una migliore normalizzazione o standardizzazione?

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Video: Video 8: Standardizzazione e uso delle tavole della normale standard, problemi diretto e inverso 2024, Maggio
Anonim

Normalization è utile quando sai che la distribuzione dei tuoi dati non segue una distribuzione gaussiana. … La standardizzazione, d' altra parte, può essere utile nei casi in cui i dati seguono una distribuzione gaussiana.

Dovrei usare la normalizzazione o la standardizzazione?

La normalizzazione è utile quando i tuoi dati hanno scale variabili e l'algoritmo che stai utilizzando non fa ipotesi sulla distribuzione dei tuoi dati, come k-neiest neighbors e reti neurali artificiali. Standardizzazione presuppone che i tuoi dati abbiano una distribuzione gaussiana (curva a campana).

La standardizzazione è uguale alla normalizzazione?

Nel mondo degli affari, "normalizzazione" in genere significa che l'intervallo di valori è "normalizzato da 0. Da 0 a 1,0". "Standardizzazione" in genere significa che l'intervallo di valori è "standardizzato" per misurare quante deviazioni standard il valore è dalla sua media.

È sempre utile normalizzare i dati?

Normalizzando, stai effettivamente buttando via alcune informazioni sui dati come i valori massimo e minimo assoluti. Quindi, non esiste una regola pratica. Come altri hanno detto, la normalizzazione non è sempre applicabile; per esempio. da un punto di vista pratico.

Quando non dovresti normalizzare i dati?

Alcuni buoni motivi per non normalizzarsi

  1. Le iscrizioni sono costose. La normalizzazione del database spesso implica la creazione di molte tabelle. …
  2. Il design normalizzato è difficile. …
  3. Quick and dirty dovrebbe essere veloce e sporco. …
  4. Se stai usando un database NoSQL, la normalizzazione tradizionale non è auspicabile.

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