数据标准化和归一化

最新推荐文章于 2025-10-07 17:49:32 发布
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数据标准化和归一化是两种常见的数据预处理技术，它们都是线性变换，但应用场景不同。归一化常用于输出范围有限制的情况，而标准化适合存在异常值和噪声的数据，尤其在距离度量、PCA等场景下。概率模型如决策树不需要归一化，而 SVM、线性回归等因涉及梯度下降和距离计算，通常需要归一化以加速收敛和提高精度。

归一化normalization：称为线性函数归一化，归一化到【0， 1】范围内，当然也包括非线性函数归一化

标准化standardization： 又被称为0均值归一化，归一化到0均值，方差为1的数据集中，公式中符号代表原始数据集的方差和均值

两者本质都是一种线性变换

区别是归一化仅有极值决定，将数据压缩到【0,1】范围内，而标准化则是动态的，弹性的，和样本的整体分布有关

这两种归一化的应用场景分别是怎么样的呢？什么时候第一种方法比较好、什么时候第二种方法比较好呢？

对输出结果范围有要求，用归一化。<

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数据处理和分析之数据预处理：数据标准化和归一化
2401_87715305的博客
10-10 731
数据预处理是数据分析和机器学习项目成功的关键。通过理解数据预处理的重要性，掌握常见的预处理步骤，以及熟悉数据标准化和归一化的概念，我们可以更有效地准备数据，为后续的分析和建模奠定坚实的基础。在实际操作中，使用Python的sklearn库可以方便地实现这些预处理技术，提高数据处理的效率和准确性。请注意，虽然在最后提到了总结，但这是为了遵循您的要求而特意添加的，实际上在教程中应避免冗余的总结性陈述。数据预处理，包括标准化和归一化，是机器学习项目中不可或缺的一部分。
数据标准化与归一化：深入理解及应用
qlkaicx的博客
07-17 1735
在数据预处理中，选择合适的标准化或归一化方法对提升模型性能至关重要。标准化适用于数据分布近似正态分布的情况，而归一化更适合数据分布没有明显规律的情况。在实际应用中，我们应根据数据的具体情况和使用的机器学习算法来选择合适的预处理方法。
线性回归及岭回归
lichengxiang的博客
02-10 1058
一。线性回归的定义 二。损失函数（误差大小） 1.正规方程 2.梯度下降 3.梯度下降和正规方程对比 三。线性回归-波士顿房价数据案例 四。过拟合与欠拟合 1.欠拟合原因以及解决办法 2.过拟合原因以及解决办法 五。带有正则化的线性回归-岭回归
【ML】线性回归 の 数据标准化
西瓜太郎
11-30 4196
文章目录1 What：数据标准化 vs 中心化2 Why：为什么要数据标准化3 When：什么时候做/不做数据标准化Do 数据标准化 的情况Undo 数据标准化 的情况线性回归无需标准化 の 数学证明线性回归无需标准化 の 实验证明不采用标准化采用标准化对比 标准化与无标准化 の 预测值4 其他：线性回归的易错点 1 What：数据标准化 vs 中心化 标准化： 数据的标准化(normalization)是将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间。在某些比较和评价的指标处理中经常会用到，去除数据的.
数据标准化与数据归一化
最新发布
Hanlin的博客
10-07 592
数据标准化与归一化是两种常用的数据预处理方法。标准化通过将数据转换为均值为0、标准差为1的标准正态分布，适用于基于距离或分布的算法（如PCA、回归分析）。归一化将数据按比例缩放到固定区间（通常[0,1]或[-1,1]），保留原始比例关系，适用于神经网络等需要快速收敛的场景。标准化对异常值更鲁棒，但失去原始物理意义；归一化操作简单但对异常值敏感。实际应用中应根据算法特性选择合适方法：基于分布假设的模型推荐标准化，而神经网络等建议使用归一化。
Python 多元线性回归标准化
weixin_33642448的博客
07-12 332
Python 多元线性回归标准化实现教程 概述 在进行多元线性回归分析时，往往需要对数据进行标准化处理，以确保模型的准确性和稳定性。本教程将向你展示如何使用Python实现多元线性回归标准化的过程。 流程图 #render_12_3135733756-svg{font-family:"trebuchet ms",verda...
归一化 （Normalization）、标准化 （Standardization）和中心化/零均值化 （Zero-centered）
dingxl555的专栏
10-09 5160
1 概念   归一化：１）把数据变成(０，１)或者（1,1）之间的小数。主要是为了数据处理方便提出来的，把数据映射到0～1范围之内处理，更加便捷快速。２）把有量纲表达式变成无量纲表达式，便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权。归一化是一种简化计算的方式，即将有量纲的表达式，经过变换，化为无量纲的表达式，成为纯量。   标准化：在机器学习中，我们可能要处理不同种类的资料，例如，音讯和图片上的像素...
归一化 （Normalization）、标准化 （Standardization）和中心/零均值化 （Zero-centered）
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b、梯度：以输入-隐层-输出这样的三层BP为例，我们知道对于输入-隐层权值的梯度有2ew(1-a^2)*x的形式（e是误差，w是隐层到输出层的权重，a是隐层神经元的值，x是输入），若果输出层的数量级很大，会引起e的数量级很大，同理，w为了将隐层（数量级为1）映身到输出层，w也会很大，再加上x也很大的话，从梯度公式可以看出，三者相乘，梯度就非常大了。归一化是一种简化计算的方式，即将有量纲的表达式，经过变换，化为无量纲的表达式，成为纯量。中心化，也叫零均值处理，就是将每个原始数据减去这些数据的均值。
使用sklearn进行对数据标准化、归一化以及将数据还原的方法
12-25
归一化其实就是标准化的一种方式，只不过归一化是将数据映射到了[0,1]这个区间中。 标准化则是将数据按照比例缩放，使之放到一个特定区间中。标准化后的数据的均值＝0，标准差＝1，因而标准化的数据可正可负。 二、...
归一化（Normalization）
weixin_49346755的博客
10-17 4万+
归一化是一种数据处理方式，能将数据经过处理后限制在某个固定范围内。归一化存在两种形式，一种是在通常情况下，将数处理为 [0, 1] 之间的小数，其目的是为了在随后的数据处理过程中更便捷。例如，在图像处理中，就会将图像从 [0, 255] 归一化到 [0, 1]之间，这样既不会改变图像本身的信息储存，又可加速后续的网络处理。其他情况下，也可将数据处理到 [-1, 1] 之间，或其他的固定范围内。另一种是通过归一化将有量纲表达式变成无量纲表达式。那么什么是量纲，又为什么需要将有量纲转化为无量纲呢？
(几种归一化)一文读懂BN、LN、IN、GN
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01-14 1963
几种缩写分别对应 Batch Normalization Layer Normalization Instance Normalization Group Normalization 需要normalization的原因 （1）深度学习包含很多隐含层，每层参数都会随着训练而改变优化，所以隐层的输入分布总会变化，会使得每层输入不再是独立同分布。这就造成，上一层数据需要适应新的输入分布，数据输入激活函数时，会落入饱和区，使得学习效率过低，甚至梯度消失。 （2）深度学习会使激活输入分布偏移，落入饱和区，导致反
归一化，标准化与正则化
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04-09 646
归一化，标准化与正则化 1. 归一化（Normalization）2. 标准化（Normalization）3. 正则化（Regularization）参考链接 1. 归一化（Normalization） 归一化 (Resaling) 一般是将数据映射到指定的范围，用于去除不同维度放入量纲以及量纲单位。 常见的映射范围有 [ 0, -1 ] 和 [ -1, 1],最常见的归一化方法就是 Min-M...
归一化/标准化
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目录一、前言二、归一化  2.1 线性归一化  2.2 非线性归一化三、标准化四、pytorch的BN层五、参考资料 一、前言   归一化和标准化都是一种数据变换的方式，将原始的一列数据变换到某个范围。 二、归一化   2.1 线性归一化     归一化(Normalization)，将数据固定到某个区间，通常为[0,1]。几种常见的归一化方式如下所示：         (1) Min-Max Normalization：Xi′=Xi−XminXmax−XminX_{i}^{'}=\frac{X_i-X_{
常用的归一化（Normalization） 方法：BN、LN、IN、GN
qq_38410428的博客
09-29 9378
常用的Normalization方法主要有：Batch Normalization（BN，2015年）、Layer Normalization（LN，2016年）、Instance Normalization（IN，2017年）、Group Normalization（GN，2018年）。它们都是从激活函数的输入来考虑、做文章的，以不同的方式对激活函数的输入进行 Norm 的。 我们将输入的 fe...
数据归一化
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04-07 343
https://www.zhihu.com/question/20455227
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归一化 Normalization 归一化一般是将数据映射到指定的范围，用于去除不同维度数据的量纲以及量纲单位。 常见的映射范围有 [0, 1] 和 [-1, 1] ，最常见的归一化方法就是 Min-Max 归一化： 举个例子，我们判断一个人的身体状况是否健康，那么我们会采集人体的很多指标，比如说：身高、体重、红细胞数量、白细胞数量等。 一个人身高 180cm，体重 70kg，白细胞计数 [公式] ，etc. 衡量两个人的状况时，白细胞计数就会起到主导作用从而遮盖住其他的特征，归一化后就不会有这样的问题。
归一化 超全总结！！
一个不怎么正经的算法工程师的博客~不定期更新一些我所覆盖领域的干货~~~包你满意噢~~
05-24 2025
本文系统介绍了机器学习中的归一化技术，包括最小-最大归一化、标准化、小数定标归一化、均值归一化和单位长度归一化。这些方法通过调整特征尺度，有效解决数据尺度差异问题，提升算法性能。文章详细解析了各类归一化的数学原理、适用场景及实现代码，特别强调了归一化对梯度下降类算法（如神经网络）的重要性，以及如何根据数据类型选择合适方法（如Min-Max用于图像，Z-score用于金融数据）。同时指出树模型等对尺度不敏感的算法无需归一化，提醒注意避免数据泄漏。通过可视化对比，展示了归一化对模型精度和稳定性的提升效果。
深度学习归一化 (normalization) 方法总结: BN, LN, WN, IN, GN, SN
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05-29 2455
方差是协方差的一种特殊情况，即变量与自身的协方差。 https://zhuanlan.zhihu.com/p/37609917 首先对各原理介绍讲解清楚 然后综合考虑在DL模型中以及自己实际的业务场景，这样做的一个意图
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数据的归一化操作是数据处理的一项基础性工作，本文主要介绍了现有的四种归一化方法，包括Batch Normalization、Layer Normalization、Group Normalization、InstanceNorm以及近期在图像翻译领域遇到的Spatially-Adaptive Normalization
16s数据标准化和归一化
01-11
16S数据标准化和归一化是在16S测序数据分析中常用的数据预处理方法。标准化和归一化可以使得不同样本之间的数据具有可比性，方便后续的数据分析和统计处理。 一种常用的16S数据标准化方法是使用sklearn包中的preprocessing模块进行处理。具体步骤如下： ```python from sklearn import preprocessing # 假设原始数据为orig_data，其中第1列和第2列为需要标准化的数据 scaled_data = orig_data.copy() scaled_data[:, 1:3] = preprocessing.scale(orig_data[:, 1:3]) ``` 另外，还有一种常用的16S数据标准化和归一化的方法是使用特定的分析管道，例如在16S和元基因组数据分析中常用的QIIME2（Quantitative Insights Into Microbial Ecology 2）管道。QIIME2是一个开源的、基于Python的分析平台，提供了一套完整的16S和元基因组数据分析工具和流程。通过QIIME2，可以对16S数据进行质量控制、去噪、OTU聚类、物种注释等一系列的分析步骤，并且可以对数据进行标准化和归一化处理。
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