目录 写在前面 常用feature scaling方法 计算方式上对比分析 feature scaling 需要还是不需要 什么时候需要feature scaling? 什么时候不需要Feature Scaling? 小结 ...
为什么需要做归一化或者标准化 一句话解释就是为了让我们求解loss最低值的过程中更加的平稳和缓,容易收敛。 具体解释可以看这里: 特征工程中的 归一化 有什么作用 忆臻的回答 知乎 https: www.zhihu.com question answer 用我自己的话总结就是:损失函数对某个权重求梯度的时候,会用到这个权重之前的变量,如果这个白能量过大,会导致梯度过大,也就是这个权重在收敛的过程中 ...
2019-06-04 11:56 0 503 推荐指数:
目录 写在前面 常用feature scaling方法 计算方式上对比分析 feature scaling 需要还是不需要 什么时候需要feature scaling? 什么时候不需要Feature Scaling? 小结 ...
类的几个模型一般情况下也是需要做数据标准化处理的。决策树、基于决策树的Boosting和Bagging等集成 ...
归一化(Rescaling,max-min normalization,有的翻译为离差标准化)是指将数据缩放到[0,1]范围内,公式如下: X' = [X - min(X)] / [max(X) - min(X)] 标准化(Standardization, Z-score ...
(Normalization)与标准化(Standardization)。它们具体是什么?带来什么益处?具 ...
一、是什么? 1. 归一化 是为了将数据映射到0~1之间,去掉量纲的过程,让计算更加合理,不会因为量纲问题导致1米与100mm产生不同。 归一化是线性模型做数据预处理的关键步骤,比如LR,非线性的就不用归一化了。 归一化就是让不同维度之间的特征在数值上有一定比较性 ...
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 ...
归一化与标准化区别 归一化 常用的方法是通过对原始数据进行线性变换把数据映射到[0,1]之间,变换函数为: 不同变量往往量纲不同,归一化可以消除量纲对最终结果的影响,使不同变量具有可比性。在不涉及距离度量、协方差计算、数据不符合正太分布的时候,可以使用归一化方法。比如图像处理中,将RGB ...
在进行数据分析或者机器学习时,通常需要对数据进行预处理,其中主要的步骤就是数据标准化/归一化。 常用的数据标准化和归一化方法主要有: 1. 最大最小标准化 y=(x-min(x))/(max(x)-min(x)),x为一序列,即x={x1,x2,x3......},max(x)为最大值 ...