机器学习中经常遇到这几个概念，用大白话解释一下： 一、归一化 把几个数量级不同的数据，放在一起比较（或者画在一个数轴上），比如：一条河的长度几千甚至上万km，与一个人的高度1.7m，放在一起，人的高度几乎可以被忽略，所以为了方便比较，缩小他们的差距，但又能看出二者的大小关系，可以找一个方法进行 ...

背景：数据挖掘/机器学习中的术语较多，而且我的知识有限。之前一直疑惑正则这个概念。所以写了篇博文梳理下 摘要： 　　1.正则化（Regularization） 　　　　1.1 正则化的目的　 ...

MinMaxScaler 一、总结 一句话总结： MinMaxScaler是min、max归一化，使用的话先fit，然后再transform归一化操作，也可以合并为fit_transform 1、训练集的归一化方法为 scaler.fit_transform，验证集 ...

特征缩放的几种方法： （1）最大最小值归一化（min-max normalization）：将数值范围缩放到 [0, 1] 区间里 （2）均值归一化（mean normalization）：将数值范围缩放到 [-1, 1] 区间里，且数据的均值变为 ...

作者：无影随想 时间：2016年1月。 出处：https://zhaokv.com/machine_learning/2016/01/normalization-and-standardization.html声明：版权所有，转载请注明出处 在机器学习和数据挖掘中，经常会听到两个名词：归一化 ...

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 ...

示例代码： from torchvision import transforms from PIL import Image img_jpg = Image.open('C:/Users/a ...

数据归一化和两种常用的归一化方法 一、总结 一句话总结： min-max标准化：x* =(x-min)/(max-min)：新数据加入，需重新计算max和min Z-score标准化：x* =(x-μ)/σ：μ为所有样本数据的均值，σ为所有样本数据的标准差 1、为什么要对 ...

归一化和标准化是机器学习和深度学习中经常使用两种feature scaling的方式，这里主要讲述以下这两种feature scaling的方式如何计算，以及一般在什么情况下使用。 归一化的计算方式： 上述计算公式可以将特征的值规范在[0, 1]之间，使用归一化来进行feature ...

作者：桂。 时间：2017-04-11 22:08:55 链接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6696793.html 声明：欢迎被转载，不过记得注 ...