原文:神經網絡中的數據預處理方法 Data Preprocessing

Principal component analysis PCA Principal component analysis PCA is a statistical procedure that uses anorthogonal transformationto convert a set of observations of possibly correlated variables int ...

2017-05-17 23:25 0 2018 推薦指數:

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matlab 神經網絡 數據預處理歸一化

https://zhidao.baidu.com/question/22624172.html premnmx、tramnmx、postmnmx、mapminmaxpremnmx函數用於將網絡的輸入數據或輸出數據進行歸一化,歸一化后的數據將分布在[-1,1]區間內。premnmx語句的語法 ...

Tue Nov 13 22:03:00 CST 2018 1 4186
TensorFlow從1到2(三)數據預處理和卷積神經網絡

數據集及預處理 從這個例子開始,相當比例的代碼都來自於官方新版文檔的示例。開始的幾個還好,但隨后的程序都將需要大量的算力支持。Google Colab是一個非常棒的雲端實驗室,提供含有TPU/GPU支持的Python執行環境(需要在Edit→Notebook Settings設置打開 ...

Sat Apr 13 19:03:00 CST 2019 0 2803
神經網絡在多分類上的應用——數據預處理

神經網絡在多分類上的應用——數據預處理部分 標簽: 神經網絡 多分類 首先建立思路,然后在實行過程根據需求找方法和工具。 本文以用三層神經網絡識別給定的圖片是人,貓還是狗項目為例,記錄實現過程的思路,遇到的難點和多次的調整。 目錄 ...

Fri Jan 25 05:54:00 CST 2019 0 3199
神經網絡數據預處理,正則化與損失函數

1 數據預處理 關於數據預處理我們有3個常用的符號,數據矩陣\(X\),假設其尺寸是\([N \times D]\)(\(N\)是數據樣本的數量,\(D\)是數據的維度)。 1.1 均值減去 均值減法(Mean subtraction)是預處理最常用的形式。它對數據每個獨立特征減去平均值 ...

Thu Jun 13 21:18:00 CST 2019 0 955
數據預處理 --Sklearn preprocessing的理解

一、標准化 API函數:scaler()或者StandardScaler()   數據集標准化對有些機器學習算法是很有必要的手段,只所以進行標准化,是因為兩個原因:其一,對於同一特征,最大最小值之差過大,將數據縮放在合適的范圍,比如手機包月流量使用情況,有些數值是500M,有些是1G ...

Fri May 11 00:50:00 CST 2018 0 6333
sklearn preprocessing預處理

預處理的幾種方法:標准化、數據最大最小縮放處理、正則化、特征二值化和數據缺失值處理。 知識回顧: p-范數:先算絕對值的p次方,再求和,再開p次方。 數據標准化:盡量將數據轉化為均值為0,方差為1的數據,形如標准正態分布(高斯分布)。 標准化(Standardization) 公式 ...

Fri Jan 05 01:26:00 CST 2018 0 3171
Keras神經網絡data generators解決數據內存

在使用kears訓練model的時候,一般會將所有的訓練數據加載到內存,然后喂給網絡,但當內存有限,且數據量過大時,此方法則不再可用。此博客,將介紹如何在多核(多線程)上實時的生成數據,並立即的送入到模型當中訓練。 本篇文章由圓柱模板博主發布。 先看一下還未改進的版本 ...

Wed Mar 28 07:35:00 CST 2018 0 1106
 
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