В чем особенности работы с логарифмическими функциями в системах машинного обучения?

Особенности работы с логарифмическими функциями в системах машинного обучения:

• Упрощение вычислений и повышение стабильности. nuancesprog.ru Это связано с тем, что при применении логарифма к любой функции сохраняются минимум или максимум (параметры, минимизирующие или максимизирующие функцию, но не фактическое значение функции). nuancesprog.ru
• Нормализация данных. www.pythonprog.com Логарифмическое преобразование позволяет привести данные к более нормальному распределению, что упрощает их анализ и моделирование. www.pythonprog.com
• Снижение влияния выбросов. www.pythonprog.com Компрессия больших значений при логарифмическом преобразовании уменьшает влияние выбросов, что облегчает построение модели, в которой не доминируют крайние значения. www.pythonprog.com
• Подготовка данных для определённых типов анализов. www.pythonprog.com В некоторых случаях логарифмическое преобразование одной или нескольких переменных может привести данные в форму, более подходящую для определённых типов анализов. www.pythonprog.com Например, если связь между двумя переменными экспоненциальная, логарифмирование обеих переменных может превратить её в линейную. www.pythonprog.com