算法需要非常多次的迭代才能收斂。 歸一化方法 1.最大值最小值歸一化: \[\frac{x- ...
前言 我在學李宏毅的機器學習課程,助教給的回歸作業代碼中有數據標准化的操作。 我聽過數據標准化,還有歸一化 批量歸一化等等,但不是很懂,不知道他們具體是什么 有什么區別。 百度上找了挺多文章,講得都不是很系統,比如大多文章都沒講懂標准化和歸一化的區別或者是不同文章講的內容矛盾了。 用谷歌一搜,就找到了很多很有價值的相關文章,然后我也寫了這篇文章做個記錄。 相對來講,中文社區要比英文社區差些,部分原 ...
2020-10-25 10:35 0 1328 推薦指數:
算法需要非常多次的迭代才能收斂。 歸一化方法 1.最大值最小值歸一化: \[\frac{x- ...
為什么要做歸一化或者標准化? 主要是為了調整樣本數據每個維度的量綱,讓每個維度數據量綱相同或接近。 為什么要調整量綱?目的是什么? 1 量綱不一樣的情況是什么? 比如一個2分類任務,預測一批零件是合格品還是殘次品。 這個零件把他假象成是細長細長的棍子,有兩個維度 ...
目錄 寫在前面 常用feature scaling方法 計算方式上對比分析 feature scaling 需要還是不需要 什么時候需要featur ...
https://www.cnblogs.com/Lin-Yi/p/10387648.html 為什么要做歸一化或者標准化? 主要是為了調整樣本數據每個維度的量綱,讓每個維度數據量綱相同或接近。 為什么要調整量綱?目的是什么? 1 量綱不一樣的情況是什么 ...
2020-04-21 21:52:11 問題描述:為什么需要對數值類型的特征做歸一化。 問題求解: 為了消除數據特征之間的量綱影響,我們需要對特征進行歸一化處理,使得不同指標之間具有可比性。 舉例來說,比如分析一個人的身高,體重對健康的影響,一個人的身高范圍 ...
歸一化與標准化區別 歸一化 常用的方法是通過對原始數據進行線性變換把數據映射到[0,1]之間,變換函數為: 不同變量往往量綱不同,歸一化可以消除量綱對最終結果的影響,使不同變量具有可比性。在不涉及距離度量、協方差計算、數據不符合正太分布的時候,可以使用歸一化方法。比如圖像處理中,將RGB ...
目錄 什么是特征處理 歸一化(Normalization) 目的 特點、缺點、應用 實現代碼(sklearn庫) 標准化(Standardization) 目的 應用 實現代碼(sklearn庫 ...
為什么要對特征進行歸一化? 一句話描述:1)歸一化后加快了梯度下降求最優解的速度 2)歸一化有可能提高精度 1:歸一化后加快了梯度下降求最優解的速度 藍色的圈圈圖代表的是兩個特征的等高線。其中左圖兩個特征X1和X2的區間相差非常大,X1區間 ...