原文:数据预处理之归一化和标准化

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 , , , ,还有在图形处理中将颜色处理为 , 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的时候,曲线将会更加简单 由原始的椭圆变成了圆形 ,如下图所示: 至于缩放的原理就是量纲代表,比如身高和指甲宽度,如果统一都是厘 ...

2018-10-07 19:14 0 1905 推荐指数:

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研究|数据预处理归一化标准化

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 ...

Wed Jan 10 22:32:00 CST 2018 0 5272
数据预处理标准化/归一化方法(scaler)

数据标准化数据预处理的重要步骤。 sklearn.preprocessing下包含 StandardScaler, MinMaxScaler, RobustScaler三种数据标准化方法。本文结合sklearn文档,对各个标准化方法的应用场景以及优缺点加以总结概括。 首先,不同类型的机器学习 ...

Tue Nov 26 06:29:00 CST 2019 0 483
数据预处理标准化归一化

在机器学习回归问题,以及训练神经网络过程中,通常需要对原始数据进行中心(零均值)与标准化归一化处理。 1背景 在数据挖掘数据处理过程中,不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位,这样的情况会影响到数据分析的结果,为了消除指标之间的量纲影响,需要进行数据标准化处理,以解决数据指标之间 ...

Sun Apr 12 22:23:00 CST 2020 0 1290
数据预处理之中心(零均值)与标准化归一化

在机器学习回归问题,以及训练神经网络过程中,通常需要对原始数据进行中心(零均值)与标准化归一化处理。 背景 在数据挖掘数据处理过程中,不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位,这样的情况会影响到数据分析的结果,为了消除指标之间的量纲影响,需要进行数据标准化处理,以解决数据指标之间 ...

Tue Jul 10 03:27:00 CST 2018 0 19699
数据预处理数据无量纲(标准化/归一化)

源: https://blog.csdn.net/OnTheWayGoGoing/article/details/79871559 在进行特征选择之前,一般会先进行数据无量纲化处理,这样,表征不同属性(单位不同)的各特征之间才有可比性,如1cm 与 0.1kg 你怎么比?无量 ...

Sat Sep 29 00:24:00 CST 2018 0 3789
利用sklearn对数据预处理标准化归一化,正则

一、标准化Standardization(z-score方法): 利用公式:( x-mean(x) ) / std(x) 对具有S相同属性的数据(即一列)做标准化处理,使数据服从零均值标准差的高斯分布。这种方法一般要求原数据的分布近似高斯分布。 涉及距离度量、协方差计算时可以应用这种方法。将有 ...

Tue Oct 15 05:11:00 CST 2019 0 770
Python数据预处理归一化标准化,正则

关于数据预处理的几个概念 归一化 (Normalization): 属性缩放到一个指定的最大和最小值(通常是1-0)之间,这可以通过preprocessing.MinMaxScaler类实现。 常用的最小最大规范方法(x-min(x))/(max(x)-min ...

Thu Jul 21 19:00:00 CST 2016 0 15354
 
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