特征縮放（Feature Scaling）
特征縮放的幾種方法： （1）最大最小值歸一化（min-max normalization）：將數值范圍縮放到 [0, 1] 區間里 （2）均值歸一化（mean normalization）：將數值范圍縮放到 [-1, 1] 區間里，且數據的均值變為 ...
原文：（一）線性回歸與特征歸一化(feature scaling)
線性回歸是一種回歸分析技術，回歸分析本質上就是一個函數估計的問題 函數估計包括參數估計和非參數估計 ，就是找出因變量和自變量之間的因果關系。回歸分析的因變量是應該是連續變量，若因變量為離散變量，則問題轉化為分類問題，回歸分析是一個有監督學習問題。 線性其實就是一系列一次特征的線性組合，在二維空間中是一條直線，在三維空間中是一個平面，然后推廣到n維空間，可以理解維廣義線性吧。 例如對房屋的價格預測， ...
2015-11-08 15:01 1 20502 推薦指數：
相關推薦
特征歸一化的方法 線性歸一化 零均值歸一化
常用歸一化方法 1）. 線性歸一化，線性歸一化會把輸入數據都轉換到[0 1]的范圍，公式如下 該方法實現對原始數據的等比例縮放，其中Xnorm為歸一化后的數據，X為原始數據，Xmax、Xmin分別為原始數據集的最大值和最小值。 優點：通過利用變量取值的最大值和最小值將原始數據轉換為界於 ...
第四十九篇 入門機器學習——數據歸一化（Feature Scaling）
No.1. 數據歸一化的目的 數據歸一化的目的，就是將數據的所有特征都映射到同一尺度上，這樣可以避免由於量綱的不同使數據的某些特征形成主導作用。 No.2. 數據歸一化的方法 數據歸一化的方法主要有兩種：最值歸一化和均值方差歸一化 ...
特征歸一化方法之選取
特征歸一化主要有兩種方法： 1、線性函數歸一化(Min-Max scaling) 線性函數將原始數據線性化的方法轉換到[0 1]的范圍，歸一化公式如下： 該方法實現對原始數據的等比例縮放，其中Xnorm為歸一化后的數據，X為原始數據，Xmax、Xmin分別為 ...
Feature Scaling: Normalization and Standardization
Most algorithms will probably benefit from standardization more than from normalization. Some algor ...
機器學習中（Feature Scaling）特征縮放處理的matlab實現方式
在進行特征縮放的時候，其一般做法是（X-mu)/sigma mu：代表均值 sigma：代表標准差 在matlab中，函數mean可以求特征的均值，函數std可以求特征的標准差。 假設訓練集為m，特征數量為n，特征矩陣為X，則X的size為 m*n。 則 mu = mean(X)返回值 ...
為什么要做特征歸一化/標准化？
目錄 寫在前面 常用feature scaling方法 計算方式上對比分析 feature scaling 需要還是不需要 什么時候需要feature scaling？ 什么時候不需要Feature Scaling？ 小結 ...
多元線性回歸模型的特征壓縮：嶺回歸和Lasso回歸
多元線性回歸模型中，如果所有特征一起上，容易造成過擬合使測試數據誤差方差過大；因此減少不必要的特征，簡化模型是減小方差的一個重要步驟。除了直接對特征篩選，來也可以進行特征壓縮，減少某些不重要的特征系數，系數壓縮趨近於0就可以認為舍棄該特征。 嶺回歸（Ridge Regression）和Lasso ...