feature scaling 方法

最新推荐文章于 2024-05-15 19:42:09 发布
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#数据处理 #机器学习

本文探讨了在数据预处理中的关键方法——特征缩放(featurescaling)，并深入讲解了其下属的一种技术手段——均值归一化(meannormalization)。通过对比和实例，读者将了解到这两种技术在机器学习和数据科学中的应用和重要性。
feature scaling
NLP与推荐算法
01-16 629
其实上面的l2 norm也可看做是一种feature scaling， 更详细的特征尺度化详见这个博文。
Optional Lab: Feature scaling and Learning Rate (Multi-variable)
gravity_w的博客
12-31 1147
吴恩达机器学习optional lab feature_scaling_and_learning_rate_soln
机器学习中的特征缩放（feature scaling）浅谈
热门推荐
iterate7的博客
12-23 1万+
引言在运用一些机器学习算法的时候不可避免地要对数据进行特征缩放（feature scaling），比如：在随机梯度下降（stochastic gradient descent）算法中，特征缩放有时能提高算法的收敛速度。什么是特征缩放特征缩放的目标就是数据规范化，使得特征的范围具有可比性。它是数据处理的预处理处理，对后面的使用数据具有关键作用。机器算法为什么要特征缩放特征缩放还可以使机器学习算法工作的
Feature scaling(特征缩放)
weixin_44369518的博客
03-21 706
前言：在读到一篇文章常用 Normalization 方法的总结与思考：BN、LN、IN、GN时，发现越看越看不懂了，但是这里面有一些容易混淆的知识点，博主认为还是值得记录。 1.概念 normalization有些通称归一化或者标准化，也有说归一化属于标准化的，害，越看越糊涂。这里也有翻译的锅。直接用英语和表达式来区分吧。 四种Feature scaling(特征缩放)方法： Rescaling...
特征缩放（Feature Scaling）
weixin_45142381的博客
12-31 3374
特征缩放
浅谈Feature Scaling
MemRay
06-04 8803
转自：http://blog.sina.com.cn/s/blog_7f2889330101awle.html 定义：Feature scaling is a method used to standardize the range of independent variables or features of data. In data processing, it is also known
Feature scaling
wusecaiyun的专栏
11-09 667
From Wikipedia, the free encyclopedia Feature scaling is a method used to standardize the range of independent variables or features of data. In data processing, it is also known as data no
Feature scaling and Learning Rate
最新发布
qq_74847271的博客
05-15 410
【代码】Feature scaling and Learning Rate。
Feature Scaling（特征缩放）的一些方法和使用选择
Running Snail
07-13 1799
（1）最大最小值归一化（min-max normalization）：将数值范围缩放到 [0, 1] 区间里 （2）均值归一化（mean normalization）：将数值范围缩放到 [-1, 1] 区间里，且数据的均值变为0 （3）标准化 / z值归一化（standardization / z-score normalization）：将数值缩放到0附近，且数据的分布变为均值为0，标准差为1的标准正态分布（先减去均值来对特征进行 中心化 mean centering 处理，再除以标准差进行缩放）
Feature Scaling
weixin_38052918的博客
10-19 372
特征缩放（Feature Scaling） 为什么要进行特征缩放？ 如果我们不进行处理，就去训练模型会怎么？训练模型实际是训练参数，如果我们采用梯度下降法，那么参数的更新公式是： ∂L∂wi=2n∑j=0n((Hj−yj)∗xji)\frac{ \partial L}{\partial w_i}=\frac{2}{n}\sum_{j=0}^n\Bigl((H_j-y_j)*x_{ji}\Bigr)∂wi​∂L​=n2​∑j=0n​((Hj​−yj​)∗xji​) wi+1=wi−η∗∂L∂wiw_{i+1}
数据的feature scaling
槑宝包
08-05 533
刚开始还研究啥是归一化、啥是标准化，网上说啥的都有。当看到feature scaling这个概念之后，才算是把这个问题搞清楚。 目前的理解：对数据进行feature scaling的目的（在基于梯度下降的模型），让梯度更均匀，避免梯度小的方向更新缓慢，梯度大的方向不容易收敛。防止最终解被数值大的特征所主导。   转载: 准化（normalization）是将数据按比例缩放，使之落入一个小的...
特征缩放(Feature Scaling)
godotlee的博客
12-28 1027
特征缩放解释： 数据中某一维度的数值过大或过小时，将他们尽量缩放到［－１，１］或［０，１］之间．所谓特征的尺度，即代表该特征的维度上的数值大小． 特征缩放作用： 如K-NN算法中，如果某一维度上的值比其维度的大，则在计算样本欧式距离时，将会被该维度的值所主导． 如梯度下降算法中，将所有特征的尺度尽量缩放到［－１，１］之间，能够减少迭代的次数，即加快收敛 特征缩放的方法;
特征缩放(Feature scaling)
lihe的博客
12-27 1665
转载于https://segmentfault.com/a/1190000022155741 特征缩放适用于连续型变量，用来统一不同特征之间的量纲。 注意，机器学习数据中的连续变量特征往往符合正态分布，并且特征缩放往往都符合线性变换，不会改变原始数据的排位顺序。 使用场景： 1、连续特征变量 2、回归模型中，不同特征缩放后，对应的回归系数具有可比性 3、距离计算模型中，不同维度量纲统一，不会出现过度依赖量纲较大的特征。比如KNN，K-Means使用欧式距离 4、梯度优化中，特征间均衡的量纲可以让梯度下降更加
特征缩放（feature scaling）
welcom_的博客
11-20 938
为什么会出现特征缩放？ 因为在对训练集，进行梯度下降的时候，会出现一种情况，以三维的J(θ1,θ2)J(\theta_1,\theta_2)J(θ1​,θ2​)为例，得到的三维图像非常不均匀，狭长，想象一下银河系的形状。在这种类型的大型训练集中操作，学习算法是迂回前进的，比起走直线要多花费不少时间，在这种情况下： 程序员：我要让他变短。 数学家：两点之间，直线最短。随便拐个弯也没什么，总比绕来绕...
特征缩放(feature scaling)
TTdreamloong的博客
10-19 1441
特征缩放的一些方法 调节比例（Rescaling） 将数据的特征缩放到[0,1]或[-1,1]之间。缩放到什么范围取决于数据的性质。对于这种方法的公式如下： x是最初的特征值， x′是缩放后的值。 标准化(Standardization) 特征标准化使每个特征的值有零均值(zero-mean)和单位方差(unit-variance)。这个方
（三）Feature_Scaling
wuchengguo0671的博客
12-13 420
特征缩放 目的：让不同的特征有相似的取值范围，确保收敛速度更快。 原因：每个输入值在大致相同的范围可以加速梯度下滑，同时θ将在小范围内快速下降并且在大范围内缓慢下降， 所以特征缩放并不是必须的操作。 特征缩放 当前特征输入值除以输入值的范围（最大值减去最小值）。 均值归一化 当前特征输入值减去平均值后除以输入值的范围（最大值减去最小值）。 More , https://en.wikipedia.o...
特征归一化总结（Feature Scaling）
014技术仓库
08-05 3965
写在前面 最近在研究基于小样本的故障诊断问题，看到很多关于利用数据驱动中深度学习的方法来优化故障诊断问题中，部分文献会通过“归一化”的方式，优化步骤，从而达到较少训练样本数或者节省训练时长。之前对归一化有过一定接触，但是不太了解。刚好趁此机会，将网上的一些归一化方法进行整理和总结。 纯粹自己学习整理，侵权删。 也参考了部分笔记： https://www.cnblogs.com/shine-lee/p/11779514.html（给了我很多建议，其中很多也都在这里有一些摘抄） https://www.zhih
线性回归与特征归一化(feature scaling)
magicchu的博客
06-27 1万+
线性回归是一种回归分析技术，回归分析本质上就是一个函数估计的问题（函数估计包括参数估计和非参数估计），就是找出因变量和自变量之间的因果关系。回归分析的因变量是应该是连续变量，若因变量为离散变量，则问题转化为分类问题，回归分析是一个有监督学习问题。 线性其实就是一系列一次特征的线性组合，在二维空间中是一条直线，在三维空间中是一个平面，然后推广到n维空间，可以理解维广义线性吧。 例如对房屋的价格预
请使用python中的RobustScaler将y=[3,2,4,2,4,42]进行feature scaling，并给出完整代码
02-19
from sklearn.preprocessing import RobustScaler y = [3, 2, 4, 2, 4, 42] scaler = RobustScaler() scaler.fit(y) scaled_y = scaler.transform(y) print(scaled_y)
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