归一化与标准化

最新推荐文章于 2025-05-13 23:14:44 发布
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#机器学习

1、定义

归一化（normalization）:

标准化（standardization）:

其中μ和σ代表样本的均值和标准差，max（x）为最大值，min（x）为最小值。

2、

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归一化和标准化
weixin_44144773的博客
02-21 2770
数据标准化，就是将原来分布范围不同的数据缩放在一个范围之内，一般来说是标准化到均值为0，标准差为1的标准正态分布，均值为0是为了让数据中心化，让各个维度的特征都平衡，标准差为1是为了让数据在各个维度上的长度都呈现一个单位向量(矩阵)，也就是把原来大小范围分布不通的数据缩放成统一量纲。
归一化（normalization）、标准化（standarization）
努力努力再努力的博客
02-25 5517
归一化（normalization）、标准化（standarization）    在机器学习领域，不同的评价指标（及特征向量中的不同特征就是所描述的不同评价指标），往往具有不同的量纲和量纲单位，这样的情况会影响到数据分析的结果，为了消除指标之间的量纲影响，需要进行数据的标准化处理，已解决数据指标之间的可比性。原始数据经过数据标准化处理之后，各指标处于同一数量级，适合进行综合对...
标准化与归一化
Weber's blog
05-28 1万+
Standardization & Nomalisation
机器学习07-归一化与标准化
最新发布
2301_81230251的博客
05-13 885
选择依据如果数据的量纲不同，且数值范围差异较大，可以选择归一化。如果数据服从正态分布或近似正态分布，且模型对数据分布有特定要求，可以选择标准化。对于基于距离的模型，如KNN、K-Means等，归一化通常更合适；对于基于梯度下降的优化算法，如线性回归、逻辑回归等，标准化通常更有效。注意事项在进行归一化或标准化时，需要保存归一化或标准化的参数（如最小值、最大值、均值、标准差等），以便在对新数据进行预处理时使用相同的参数。
【知识分享】归一化与标准化
qq_48185833的博客
03-30 461
分享有关数据预处理知识--归一化和标准化的相关知识
掌握数据归一化与标准化的技巧及应用
归一化与标准化是数据预处理的重要环节，它们在机器学习、数据分析、统计学以及多种数据密集型领域中得到广泛应用。本知识点将深入解析归一化和标准化的概念、方法及应用场景。 ### 归一化 归一化（Normalization...
java 数据归一化,数据变换-归一化与标准化
weixin_30045597的博客
03-20 2207
一般在机器学习的模型训练之前，有一个比较重要的步骤是数据变换。因为，一般情况下，原始数据的各个特征的值并不在一个统一的范围内，这样数据之间就没有可比性。数据变换的目的是将不同渠道，不同量级的数据转化到统一的范围之内，方便后续的分析处理。数据变换的方法有很多，比如数据平滑，数据聚集，数据概化，数据规范化和属性构造等。本篇文章主要介绍数据规范化，这是一种比较常用，也比较简单的方法。数据规范化是使属性数...
标准化，归一化
夏未眠秋风起的博客
04-02 1782
本文主要讲述的是标准化与归一化的区别,相同点和联系,重点讲述各自的使用场景,归一化主要是应用于没有距离计算的地方上,标准化则是使用在不关乎权重的地方上,因为各自丢失了距离信息和权重信息,最后还讲述了下归一化的使用场景,主要是针对数据分布差异比较大–标准化和奇异数据(单个数据对结果有影响的话)–归一化的情况下.使用 一.不同点 二.相同点及其联系 三.归一化(广义)的场景 3.1 特征/数据需...
归一化 （Normalization）、标准化 （Standardization）和中心/零均值化 （Zero-centered）
热门推荐
ytusdc的博客
12-31 16万+
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。
标准化和归一化，请勿混为一谈，透彻理解数据变换
夏洛克江户川
10-21 8万+
标准化与归一化1、标准化(Standardization)和归一化(Normalization)概念1.1、定义1.2、联系和差异一、联系二、差异1.3、标准化和归一化的多种方式2、标准化、归一化的原因、用途3、什么时候Standardization，什么时候Normalization4、所有情况都应当Standardization或Normalization么5、一些其他的数据变换方式5.1、l...
归一化 标准化
02-23 878
1）概率模型不需要归一化，因为这种模型不关心变量的取值，而是关心变量的分布和变量之间的条件概率； 2）SVM、线性回归之类的最优化问题需要归一化，是否归一化主要在于是否关心变量取值； 3）神经网络需要标准化处理，一般变量的取值在-1到1之间，这样做是为了弱化某些变量的值较大而对模型产生影响。一般神经网络中的隐藏层采用tanh激活函数比sigmod激活函数要好些，因为tanh双曲正切函数的取值[-1,1]之间，均值为0. 4）在K近邻算法中，如果不对解释变量进行标准化，那么具有小数量级的解释变量的影响就
标准化和归一化 超全详解
weixin_41888257的博客
09-03 2万+
一、标准化 / 归一化定义 归一化和标准化经常被搞混，程度还比较严重，非常干扰大家的理解。为了方便后续的讨论，必须先明确二者的定义。 首先定义常见的结构化数据表格，第一行的表头是表示各种特征，而后每一列表示某种特征的所有数值。 无论标准化还是归一化都是针对某个特征（某一列）进行操作的。 1. 归一化 就是将训练集中某一列数值特征（假设是第 iii 列）的值缩放到0和1之间。方法如下所示： xi−min⁡(xi)max⁡(xi)−min⁡(xi)\frac{x_{i}-\min \left(x_{i}\rig
标准化与归一化 (机器学习)
_yuki_
07-16 1016
归一化和标准化经常被搞混，程度还比较严重，非常干扰大家的理解。 为了方便后续的讨论，必须先明确二者的定义。 1.线性归一化 如果要把输入数据转换到[0,1]的范围，可以用如下公式进行计算： 按以上方式进行归一化以后，输入数据转换到[0,1]的范围。 ...
归一化（Normalization）和标准化（Standardization）
大墅哥哥的博客
02-25 1318
归一化和标准化 from sklearn import preprocessing preprocessing.MinMaxScaler from sklearn.preprocessing import StandardScaler std = StandardScaler()
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