一、mapminmax Process matrices by mapping row minimum and maximum values to [-1 1] 意思是将矩阵的每一行处理成[-1,1]区间，此时对于模式识别或者其他统计学来说，数据应该是每一列是一个样本，每一行是多个样本的同一维 ...

https://zhidao.baidu.com/question/22624172.html premnmx、tramnmx、postmnmx、mapminmaxpremnmx函数用于将网络的输入数据或输出数据进行归一化，归一化后的数据将分布在[-1,1]区间内。premnmx语句的语法 ...

有时候我们在拿到原始数据的时候，我们不能直接使用。大概场景有下面这些，我遇到的 1. 数字比较大，容易爆计算量，更不容易收敛 2. 比如房子价格这种变量，并不是正态分布，有时候不利于我们做一些和正态分布有关系的线性模型分析， 那这个时候，我们可能需要对数据做一些预处理的工作 ...

为什么要数据归一化Feature Scaling 由于原始数据值的范围差异很大，因此在某些机器学习算法中，如果没有归一化，目标函数将无法正常工作。例如，许多分类器通过欧几里得距离来计算两点之间的距离。如果其中一个要素的取值范围较广，则该距离将受此特定要素支配。因此，所有特征的范围应归一化 ...

Matlab神经网络工具箱中提供了两个自带的数据标准化处理的函数——mapstd和mapminmax，本文试图解析一下这两个函数的用法。 一、mapstd mapstd对应我们数学建模中常使用的Z-Score标准化方法。 What is Z-Score？（摘自 ...

正态分布3σ原则，把3倍方差之外的点设想为噪声数据来排除。 归一化，将数据经过处理之后限定到一定的范围内，一般都会将数据限定到[0,1]。 #include <iostream>#include <string>#include <vector> ...

对于数据的预处理分在思想上称之为归一化以及标准化（normalization）。 首先将归一化/ 标准化，就是将数据缩放（映射）到一个范围内，比如[0,1],[-1,1]，还有在图形处理中将颜色处理为[0,255]；归一化的好处就是不同纬度的数据在相近的取值范围内，这样在进行梯度下降这样的算法 ...

1. 概要 数据预处理在众多深度学习算法中都起着重要作用，实际情况中，将数据做归一化和白化处理后，很多算法能够发挥最佳效果。然而除非对这些算法有丰富的使用经验，否则预处理的精确参数并非显而易见。 2. 数据归一化及其应用 数据预处理中 ...