原文:正則化、歸一化含義解析

正則化 Regularization 歸一化 也有稱為正規化 標准化,Normalization 是對數據盡心預處理的方式,他們的目的都是為了讓數據更便於我們的計算或獲得更加泛化的結果,但並不改變問題的本質,下面對他們的作用分別做一下科普,如有不正確之處,求指正 前言 需要注意的是,這些名詞在不同的領域含義也有點區別,這里僅僅指的是在進行機器學習研究的時候所使用的意義。 一 正則化 Regular ...

2014-12-12 15:30 0 4253 推薦指數:

查看詳情

正則化歸一化

http://blog.sina.com.cn/s/blog_4a1853330102w2en.html http://blog.csdn.net/oppoa113/article/details/22102103 正則化歸一化(標准和正規):對數據進行預處理的兩種方式,目的是讓數據更便 ...

Mon May 15 06:59:00 CST 2017 0 7029
歸一化、標准正則化的區別

歸一化(Normalization)是為了消除不同數據之間的量綱,方便數據比較和共同處理,比如在神經網絡中,歸一化可以加快訓練網絡的收斂性; 1. 把數據變為(0,1)之間的小數,主要是為了方便數據處理,因為將數據映射到0~1范圍之內,可以使處理過程更加便捷、快速。 2. 把有量綱表達式變換 ...

Fri Jan 17 05:38:00 CST 2020 0 1607
標准,歸一化正則化

https://blog.csdn.net/power0405hf/article/details/53456162 歸一化:把變量變為0-1之間的數。標准:變為均值為0,標准差為1。正則化:即對矩陣加懲罰,求l1或l2范數,然后除以這個范數,自定義正則化函數,也是用矩陣除以 ...

Thu Dec 20 01:43:00 CST 2018 0 821
特征歸一化、特征映射、正則化

特征歸一化,特征映射,正則化 特征歸一化(Feature Normalize/Feature Scaling) 應用簡介 當數據集的各個屬性之間的值分布差別較大時,運用梯度下降算法求解局部最優解時會需要很小的學習率以及多次迭代才能達到最優解。因此,使用特征歸一化主要有以下兩條作用 ...

Fri Sep 18 05:02:00 CST 2020 0 499
歸一化、標准正則化的概念和區別(總結)

歸一化、標准正則化的概念和區別(總結) 一、總結 一句話總結: 歸一化(Normalization):【把數據變為(0,1)之間的小數,比如min-max歸一化】。主要是為了方便數據處理,因為將數據映射到0~1范圍之內,可以使處理過程更加便捷、快速。 標准 ...

Tue Oct 20 15:14:00 CST 2020 0 640
Python數據預處理—歸一化,標准正則化

關於數據預處理的幾個概念 歸一化 (Normalization): 屬性縮放到一個指定的最大和最小值(通常是1-0)之間,這可以通過preprocessing.MinMaxScaler類實現。 常用的最小最大規范方法(x-min(x))/(max(x)-min ...

Thu Jul 21 19:00:00 CST 2016 0 15354
 
粵ICP備18138465號   © 2018-2025 CODEPRJ.COM