算法需要非常多次的迭代才能收敛。 归一化方法 1.最大值最小值归一化: \[\frac{x- ...
前言 我在学李宏毅的机器学习课程,助教给的回归作业代码中有数据标准化的操作。 我听过数据标准化,还有归一化 批量归一化等等,但不是很懂,不知道他们具体是什么 有什么区别。 百度上找了挺多文章,讲得都不是很系统,比如大多文章都没讲懂标准化和归一化的区别或者是不同文章讲的内容矛盾了。 用谷歌一搜,就找到了很多很有价值的相关文章,然后我也写了这篇文章做个记录。 相对来讲,中文社区要比英文社区差些,部分原 ...
2020-10-25 10:35 0 1328 推荐指数:
算法需要非常多次的迭代才能收敛。 归一化方法 1.最大值最小值归一化: \[\frac{x- ...
为什么要做归一化或者标准化? 主要是为了调整样本数据每个维度的量纲,让每个维度数据量纲相同或接近。 为什么要调整量纲?目的是什么? 1 量纲不一样的情况是什么? 比如一个2分类任务,预测一批零件是合格品还是残次品。 这个零件把他假象成是细长细长的棍子,有两个维度 ...
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featur ...
https://www.cnblogs.com/Lin-Yi/p/10387648.html 为什么要做归一化或者标准化? 主要是为了调整样本数据每个维度的量纲,让每个维度数据量纲相同或接近。 为什么要调整量纲?目的是什么? 1 量纲不一样的情况是什么 ...
2020-04-21 21:52:11 问题描述:为什么需要对数值类型的特征做归一化。 问题求解: 为了消除数据特征之间的量纲影响,我们需要对特征进行归一化处理,使得不同指标之间具有可比性。 举例来说,比如分析一个人的身高,体重对健康的影响,一个人的身高范围 ...
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 ...
目录 什么是特征处理 归一化(Normalization) 目的 特点、缺点、应用 实现代码(sklearn库) 标准化(Standardization) 目的 应用 实现代码(sklearn库 ...
为什么要对特征进行归一化? 一句话描述:1)归一化后加快了梯度下降求最优解的速度 2)归一化有可能提高精度 1:归一化后加快了梯度下降求最优解的速度 蓝色的圈圈图代表的是两个特征的等高线。其中左图两个特征X1和X2的区间相差非常大,X1区间 ...