數據預處理之歸一化和標准化
對於數據的預處理分在思想上稱之為歸一化以及標准化（normalization）。 首先將歸一化/ 標准化，就是將數據縮放（映射）到一個范圍內，比如[0,1],[-1,1]，還有在圖形處理中將顏色處理為[0,255]；歸一化的好處就是不同緯度的數據在相近的取值范圍內，這樣在進行梯度下降這樣的算法 ...
原文：數據的預處理（標准化、歸一化）
在機器學習回歸問題，以及訓練神經網絡過程中，通常需要對原始數據進行中心化 零均值化 與標准化 歸一化 處理。 背景 在數據挖掘數據處理過程中，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影響，需要進行數據標准化處理，以解決數據指標之間的可比性。原始數據經過數據標准化處理后，各指標處於同一數量級，適合進行綜合對比評價。 目的 通過中心化和標准化處 ...
2020-04-12 14:23 0 1290 推薦指數：
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