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机器学习平台：Keras二次开发_（6）.数据预处理与增强技术.docx

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    数据预处理与增强技术

    在机器学习中，数据预处理和增强技术是构建高效模型的关键步骤。这些技术不仅能够提高模型的性能，还能增强模型的泛化能力。本节将详细介绍如何在Keras中进行数据预处理和增强，包括数据标准化、数据归一化、数据增强等方法，并提供具体的代码示例。

    数据标准化

    数据标准化是将数据集中的特征值转换为具有零均值和单位方差的过程。这种转换可以帮助模型更快地收敛，并且在某些情况下可以提高模型的性能。Keras中可以通过StandardScaler类来实现数据标准化。

    原理

    数据标准化的原理是通过减去均值并除以标准差，将数据转换为标准正态分布。具体公式为

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