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Book6_Ch04_第3节 4.3 标准化：Z 分数

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**原文**：`标准化通常是指将数据缩放到均值为 0，标准差为 1 的标准正态分布上。` **存疑处**：均值为 0，标准差为 1肯定没问题，但说是缩放到标准正态分布我感觉有点不妥（或者说容易引起误解）。 **原因**：Z-Score标准化不会改变原始数据的分布形状，分布形状并不会变成正态分布，比如如下代码： ``` # 生成一组对数正态分布的数据 x = stats.lognorm.rvs(0.5, size=1000) # 绘制直方图 plt.hist(x, bins=50, density=True, alpha=0.6, color='g') plt.show() # 对x进行z-score标准化 x_zscore = stats.zscore(x) # 绘制直方图...

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位于2.1.1 矩阵分解 隐语义模型： [链接](https://datawhalechina.github.io/fun-rec/#/ch02/ch2.1/ch2.1.1/mf?id=%e9%9a%90%e8%af%ad%e4%b9%89%e6%a8%a1%e5%9e%8b) 图片错误：  右击点击链接可以发现该图片的地址是： https://img-blog.csdnimg.cn/20200822212051499.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3d1emhvbmdxaWFuZw==,size_1,color_FFFFFF,t_70#pic_center 而实际上直接进去会是：**403 Forbidden** 因此图片地址应该修改为： https://img-blog.csdnimg.cn/20200822212051499.png 也就是**去掉查询字符串**。并且x-oss-process=image/watermark是要对图像加水印，其余参数估计是调整水印的。

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