原文:数据标准化处理,data.mean和data.std

工作中经常遇到每个指标数据取值范围过大,为了消除数量级带来的另想,需要进行标准化处理. ...

2018-05-12 20:03 0 3697 推荐指数:

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数据标准化处理

引用自:http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52247379 数据标准化(normalization)和归一化 数据标准化(normalization)是将数据按比例缩放,使之落入一个小的特定区间。在某些比较和评价的指标处理 ...

Fri Jul 21 18:48:00 CST 2017 0 19118
数据什么时候需要做中心化和标准化处理

数据什么时候需要做中心化和标准化处理? 以PCA为例说下中心化的作用。 下面两幅图是数据做中心化(centering)前后的对比,可以看到其实就是一个平移的过程,平移后所有数据的中心是(0,0). 在做PCA的时候,我们需要找出矩阵的特征向量,也就是主成分(PC)。比如说找到的第一个 ...

Sun May 17 08:03:00 CST 2020 0 565
计算图像数据集的均值和方差(mean, std)用于transforms.Normalize()标准化

Pytorch图像预处理时,通常使用transforms.Normalize(mean, std)对图像按通道进行标准化,即减去均值,再除以方差。这样做可以加快模型的收敛速度。其中参数meanstd分别表示图像每个通道的均值和方差序列。 Imagenet数据集的均值和方差为:mean ...

Fri Oct 29 01:03:00 CST 2021 0 4511
数据集做标准化处理的几种方法——基于R语言

数据集——iris(R语言自带鸢尾花包) 一、scale函数 scale函数默认的是对制定数据做均值为0,标准差为1的标准化。它的两个参数center和scale: 1)center和scale默认为真,即T 2)center为真表示数据中心化 3)scale为真表示数据标准化 中心化 ...

Tue Jul 23 20:09:00 CST 2019 0 6296
蛋白质组学数据的归一化/标准化处理

目录 1.前言 2.主要方法及代码实现 3.标准化方法评估 4.MaxQuant中的Intensity,LFQ和iBAQ 5.资源列表 1.前言 目的: 调整由于技术,如处理、上样、预分、仪器等造成的样本间误差。这实际上是一种数据缩放 ...

Sat Jul 18 07:41:00 CST 2020 0 6021
 
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