原文:對數據集做標准化處理的幾種方法——基於R語言

數據集 iris R語言自帶鳶尾花包 一 scale函數 scale函數默認的是對制定數據做均值為 ,標准差為 的標准化。它的兩個參數center和scale: center和scale默認為真,即T center為真表示數據中心化 scale為真表示數據標准化 中心化:所謂數據的中心化是指數據集中的各項數據減去數據集的均值。 標准化:標准化就是數據在中心化之后再除以標准差。變換后值域為 , 。 ...

2019-07-23 12:09 0 6296 推薦指數:

查看詳情

數據標准化處理

引用自:http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52247379 數據標准化(normalization)和歸一化 數據標准化(normalization)是將數據按比例縮放,使之落入一個小的特定區間。在某些比較和評價的指標處理 ...

Fri Jul 21 18:48:00 CST 2017 0 19118
darknet是如何對數據集處理

在准備數據集時,darknet並不要求我們預先對圖片resize到固定的size. darknet自動幫我們做了圖像的resize. darknet訓練前處理 本文所指的darknet版本:https://github.com/AlexeyAB/darknet ./darknet ...

Sun Aug 04 01:41:00 CST 2019 0 1599
數據標准化-對數處理

一直在思考在對數據進行處理時,對數化比如 log2或者是log10處理的目的,感覺下面的說法很有道理: Log transformation is just one way to make the skewed distribution less skewed. ...

Fri Nov 11 01:48:00 CST 2016 0 3019
標准化數據集

標准化數據集 訓練神經網絡,其中一個加速訓練的方法就是歸一化輸入。 歸一化的兩個步驟: 零均值 歸一化方差 對訓練及測試進行標准化的過程為: \[\bar{x} = \frac{1}{m} \sum_{i=1}^m x^{(i)} \] \[x^{(i ...

Wed Apr 10 22:44:00 CST 2019 0 620
數據什么時候需要做中心化和標准化處理

數據什么時候需要做中心化和標准化處理? 以PCA為例說下中心化的作用。 下面兩幅圖是數據中心化(centering)前后的對比,可以看到其實就是一個平移的過程,平移后所有數據的中心是(0,0). 在做PCA的時候,我們需要找出矩陣的特征向量,也就是主成分(PC)。比如說找到的第一個 ...

Sun May 17 08:03:00 CST 2020 0 565
 
粵ICP備18138465號   © 2018-2025 CODEPRJ.COM