原文:数据预处理-归一化/数据转换

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 . 数字比较大,容易爆计算量,更不容易收敛 . 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。 数据的标准化 normalization 和归一化 数据的标准化 normalization 是将数据按比例缩放,使之落入一个 ...

2018-10-28 22:09 1 4704 推荐指数:

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MATLAB数据预处理-归一化-mapminmax

转自https://blog.csdn.net/hqh45/article/details/42965481 在新版MATLAB中,使用BP神经网络的premnmx函数会出现Warning: PRE ...

Sat Jul 07 18:45:00 CST 2018 0 6573
数据预处理归一化 Normalization

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 ...

Wed Dec 02 01:19:00 CST 2020 0 1829
c++ 数据预处理数据去噪,归一化

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> ...

Tue Aug 21 18:51:00 CST 2018 0 1745
数据预处理归一化和标准

对于数据预处理分在思想上称之为归一化以及标准(normalization)。 首先将归一化/ 标准,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 ...

Mon Oct 08 03:14:00 CST 2018 0 1905
研究|数据预处理归一化 (标准

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/归一化方法(scaler)

数据标准数据预处理的重要步骤。 sklearn.preprocessing下包含 StandardScaler, MinMaxScaler, RobustScaler三种数据标准方法。本文结合sklearn文档,对各个标准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
matlab 神经网络 数据预处理归一化

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 ...

Tue Nov 13 22:03:00 CST 2018 1 4186
 
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