注：本文是人工智能研究网的学习笔记

规范化(Normalization)

Normalization: scaling individual to have unit norm

规范化是指，将单个的样本特征向量变换成具有单位长度（unit norm）的特征向量的过程。当你要使用二次形式（quadratic from）如点积或核变换运算来度量任意一堆样本的相似性的时候，数据的规范化会非常的有用

假定是基于向量空间模型，经常被用于文本分类和内容的聚类。

函数normalize提供了快速简单的方法使用L1或L2范数（距离）执行规范化操作：

X = [[1., -1., 2.],

     [2., 0., 0.],

     [0., 1., -1.]]

X_normalized = preprocessing.normalize(X, norm='l2')

X_normalized

注意：该函数按行操作，把每一行变成单位长度。使用每一个元素去除以欧式距离。

preprocessing模块也提供了一个类Normalizer实现了规范化操作，该类是一个变换器Transformer，具有Transformer API（尽管fit方法在这种时候是没有用的： 该类是一个静态类因为归一化操作是将每一个样本单独进行变换，不存在在所有样本上的统计学习过程。）

规范化操作类Normalizer作为数据预处理步骤，应该用在Pineline管道流的早期阶段。

以上的transform过程不依赖于上面的X，也就是说fit是多余的，只是为了整个sklearn的统一。

Sparse input

normalize函数和Normalizer类都接受dense array-like and sparse matrics from scipy.sparse作为输入。

对于稀疏输入，在进入高效的Cython routines处理之前，都会将其转化成CSR（Compressed Sparse Rows）格式（scipy.sparse.csr_matrix），为了避免不必要的数据拷贝，推荐使用CSR格式的稀疏矩阵。

二值化(Binarize)

Binarization: thresholding numerical features to get boolean values

Feature binarization: 将数值型特征取值阈值化转换为布尔型特征取值，这一过程主要是为概率型的学习器（probabilistic estimators）提供数据预处理机制。

概率型学习器（probabilistic estimators）假定输入数据是服从于多变量伯努利分布（multi-variate Bernoulli distribution）的， 概率性学习器的典型的例子是sklearn.neural_network.BrenoulliRBM

在文本处理中，也普遍使用二值特征简化概率推断过程，即使归一化的词频特征或TF-IDF特征的表现比而二值特征稍微好一点。

就像Normalizer，Binarizer也应该用在sklearn.pipeline.Pipeline的早期阶段。fit方法也是什么也不干，有或者没有是一样的。

X = [[1., -1., 2.],

     [2., 0., 0.],

     [0., 1., -1.]]

binarizer = preprocessing.Binarizer().fit(X)

print(binarizer)

print('-----')

print(binarizer.transform(X))

binarizer = preprocessing.Binarizer(threshold=1.1)

binarizer.transform(X)

就像StandardScaler和Normalizer类一样，preprocessing模块也为我们提供了一个方便的额binarize进行数值特征的二值化。

Sparse input

normalize函数和Normalizer类都接受dense array-like and sparse matrics from scipy.sparse作为输入。

对于稀疏输入，在进入高效的Cython routines处理之前，都会将其转化成CSR（Compressed Sparse Rows）格式（scipy.sparse.csr_matrix），为了避免不必要的数据拷贝，推荐使用CSR格式的稀疏矩阵。