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 ...

（什么~為什么~哪些） 一、為何需要歸一化 　不同的評價指標往往具有不同的量綱（例如：對於評價房價來說量綱指：面積、房價數、樓層等；對於預測某個人患病率來說量綱指：身高、體重等） 　這樣的情況會影響到數據分析的結果，為了消除指標之間量綱的影響，需要進行數據標准化處理，以解決數據指標之間 ...

　　歸一化是一種簡化計算的方式，即將有量綱的表達式，經過變換，化為無量綱的表達式，成為純量。歸一化是為了加快訓練網絡的收斂性，可以不進行歸一化處理 歸一化的具體作用是歸納統一樣本的統計分布性。歸一化在0-1之間是統計的概率分布，歸一化在-1--+1之間是統計的坐標分布。 　　在這里主要 ...

數據歸一化 目錄 數據歸一化 一、最值歸一化 二、均值方差歸一化 三、對訓練集和測試集都進行歸一化？ 四、使用面向對象自己編寫均值方差歸一化 五、使用面向對象自己編寫最值歸一化 將所有的數據映射 ...

數據的歸一化 首先我們來看看歸一化的概念: 數據的標准化（normalization）和歸一化 數據的標准化（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中經常會用到，去除數據的單位限制，將其轉化為無量綱的純數值，便於不同單位 ...

https://blog.csdn.net/lenovojxn/article/details/53768537（好。。。） https://www.cnblogs.com/xiaoxuebi ...

https://www.cnblogs.com/sddai/p/6250094.html 1. 概要 數據預處理在眾多深度學習算法中都起着重要作用，實際情況中，將數據做歸一化和白化處理后，很多算法能夠發揮最佳效果。然而除非對這些算法有豐富的使用經驗，否則預處理的精確參數 ...

,測試數據 其中y是對進行某種規范化后得到的數據,這種規范化 ...