[DeeplearningAI筆記]第二章1.9歸一化normalization
[DeeplearningAI筆記]第二章1.9歸一化normalization 覺得有用的話,歡迎一起討論相互學習~ 吳恩達老師課程原地址 1.9 歸一化Normaliation 訓練神經網絡,其中一個加速訓練的方法就是歸一化輸入(normalize inputs ...
原文：1.9 歸一化輸入
訓練神經網絡，其中一個加速訓練的方法就是歸一化輸入。 假設我們有一個訓練集，它有兩個輸入特征，即輸入特征x是二維的， 下圖是數據集的散點圖。 歸一化輸入需要兩個步驟，第一步是零均值化，即每個元素減去均值操作，公式如下： 結果如下圖： 第二步是，歸一化方差，上圖中，特征x 的方差比特征x 的方差要大的多，處理如下： 最后，數據分布形式如下圖： 此時，x 和x 的方差都等於 。 如果你在訓練數據進行 ...
2018-05-15 10:34 0 1315 推薦指數：
相關推薦
對神經網絡輸入是否做歸一化
的情況下，我想到最快的方法就是對輸入數據進行歸一化。 （不過現在還沒想清楚歸一化還有對不同量級的輸入進行 ...
（五）歸一化
之前已經看到了用直方圖來顯示數據集的重要性，以便分析圖表形狀，我們想要分析該形狀，這樣就可以嚴謹地思考平均值、中位數和眾數並描述數據集，在偏態分布中平均值、中位數和眾數各不相同，在很多情況下，中位數可 ...
歸一化
函數(續) Normalize 根據某種范數或者數值范圍歸一化數組. void cvNorm ...
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 ...
matlab 歸一化和反歸一化
一、歸一化函數mapminmax() 1、默認的歸一化范圍是（-1，1），使用mapminmax(data,0,1)將范圍控制在（0，1）。 2、按行歸一化，矩陣則每行歸一化一次。若要完全歸一化，則 FlattenedData ...
數據歸一化
數據歸一化：將所有數據映射到同一尺度 常用方式：最值歸一化 均值方差歸一化 最值歸一化(normalization) 把所有數據都映射到0-1之間 適用范圍： 適用於特征數組元素有明顯的分布邊界的情況(如學生成績，最高100， 最低0)，但是會受到outlier(異常值)的影響 均值 ...
數據歸一化
參考博客：https://www.cnblogs.com/chaosimple/archive/2013/07/31/3227271.html 數據標准化（歸一化）處理是數據挖掘的一項基礎工作，不同評價指標往往具有不同的量綱和量綱單位，這樣的情況會影響到數據分析的結果，為了消除指標之間的 量綱 ...