通俗易懂理解特征归一化对梯度下降算法的重要性

特征归一化在梯度下降中的关键作用
最新推荐文章于 2024-08-02 03:19:04 发布
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#特征归一化 #梯度下降

本文探讨了在梯度下降算法中，特征归一化的重要性。通过二元线性回归分析，解释了未经归一化的特征会导致不同参数在下降速度上的不一致，进而影响优化路径。归一化后的数据可以加速梯度下降找到最优解的过程，适用于多种机器学习模型。

在梯度下降算法中，我们需要对特征进行归一化处理，消除数据特征之间的量纲影响，那么为什么我们必须对数据特征进行归一化呢？

以二元线性回归分析为例，线性方程为hθ(x)=θ1x1+θ2x2+θ0h_{\theta }(x)=\theta _{1}x_{1}+\theta _{2}x_{2}+\theta _{0}hθ​(x)=θ1​x1​+θ2​x2​+θ0​，x1x_{1}x1​的取值范围为 [0, 100]，x2x_{2}x2​ 的取值范围为[0, 1]，假设x1x_{1}x1</

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机器学习中的归一化问题_梯度下降做归一化的必要性_数据缩放_最大最小值归一化方法---人工智能工作笔记0029
添柴程序猿的专栏
03-18 778
然后我们因为有两组样本,我们再写一个,g2=(yhat-y)*x2的转置,可以看到这里,我们说,对于在一个正态分布图中来说,对于某个点,某个y值来说,yhat来说,如果这两个是确定的,那么,在这个公式中,影响g斜率的,就是x,那么也就是说,如果x越大,那么斜率就越大,如果x越小斜率就越小对吧.这个也很容易理解,比如x绝对值越小,越接近山谷,最小值,那么斜率就越小对吧,x的绝对值越大,那么对应的斜率也越大,也就是一次跨的幅度越大对吧.
四、梯度下降归一化操作
beyond谚语的博客
04-25 2372
一、归一化 Ⅰ什么是归一化？ 答：其实就是把数据归一到0-1之间，也就是缩放。 常用的归一化操作是最大最小值归一化，公式如下： 例如：1，3，5，7，9，10，其中max=10，min=1，把数据代入公式可得： 0(1-1 / 10-1)，2/9(3-1 / 10-1)，4/9(5-1 / 10-1)，2/3(7-1 / 10-1)，8/9(9-1 / 10-1)，1(10-1 / 10-1)，这样就把1-10这些数给归一化到0-1之间了。 Ⅱ为什么要做归一化？ 答：只要是基于梯度来进行下降求解最优解，都需
机器学习（五）——梯度下降法，归一化，过拟合
qq_41386300的博客
08-09 1349
梯度下降法 上图中，我们的目的不是找cost，而是找最小值处的模型theta 梯度下降法步骤： 对于调整theta， theta在最低点左边的时候，斜率grad<0 ,所以theta_t+1会变大， theta在最低点右边的时候，斜率grad>0 ,所以theta_t+1会变小， 如果一定追求g=0，那样会使我们迭代特别多次，所以一般如果梯度（斜率）g< 0.15就停止了...
归一化在梯度下降中的作用
golden_xuhaifeng的博客
03-29 6498
    在梯度下降中多数时候原始数据若没经过特征处理，数据的各个维度是存在着量级的差别，假如线性函数Ax+By+b=C，X维度数量级是十，Y的数量级是万，那么求出的A就比B大，那么在用梯度下降求解最优解过程中，对A求偏导每次变化是和X成线性的（结果只和x相关），对B求偏导是和B成线性的（结果只与y相关），这样就造成两个维度下降速度不一致的问题，在图像上面显示就是A每次走的step很小，B的step...
大白话5分钟带你走进人工智能-第十节梯度下降之归一化的各种方式和必要性(5)
L先生AI课堂
04-11 1214
第十节梯度下降之归一化的各种方式和必要性(5) 上一节中我们讲解了梯度下降的函数最优化算法和梯度下降代码过程，了解了梯度下降的代码实现过程，本节的话我们讲解一个梯度下降之前必要的数据准备，归一化。 先看一个例子，假如你收集到一个数据集，一列是年龄，一列是身高（厘米）。比如体重的数据都是60,65。身高的数据...
基于Python实现梯度下降算法的简明解析
在标题“GradientDescentInPython：使用简单的python代码进行梯度下降的简单且易于理解的描述”中，明确指出了该资源的核心内容：以通俗易懂的方式，结合简洁的Python代码，帮助初学者理解梯度下降的工作原理及其...
量化研究 | 机器学习算法——梯度下降法与线性回归
松鼠宽客的博客
05-05 477
量化策略开发，高质量社群，交易思路分享等相关内容
通俗理解Transformer
kaka__22的博客
06-22 1149
通过向量方式计算自注意力的第一步，就是从每个编码器的输入向量(即每个单词的词向量)生成三个向量：查询向量query-vec、键向量key-vec、值向量value-vec。查询向量、键向量、值向量这三个向量的维度在论文中设置的是64，在维度上比词嵌入向量更低，因为词嵌入和编码器的输入/输出向量的维度是512，但也不是必须比编码器输入输出的维数小，这样做主要是为了让后续多头注意力的计算更稳定。
深度学习中归一化的方法
最新发布
LIN2020LOVEDA的博客
08-02 2157
它通过减去均值，再除以标准差，将每个组的特征维度转化为均值为0，标准差为1的分布。深度学习中常用的归一化方法有：最大最小归一化（Min-Max Scaling）、Z-score归一化（Standardization）、小数定标归一化（Decimal Scaling）、批量归一化（Batch Normalization，BN）、层归一化（Layer Normalization，LN）、实例归一化（Instance Normalization，IN）和组归一化（Group Normalization，GN）。
归一化输入、梯度消失/爆炸、小批量梯度下降
我的博客
01-15 901
归一化输入、梯度消失/爆炸、小批量梯度下降
机器学习-03. 梯度下降和过拟合和归一化（下）
07-15
人工智能基础视频教程零基础入门课程 第三章（下） 人工智能基础视频教程零基础入门课程，不需要编程基础即可学习，共15章，由于整体课程内容太大，无法一次传输，分章节上传。 第一章 人工智能开发及远景介绍（预科） 第二章 线性回归深入和代码实现 第三章 梯度下降和过拟合和归一化 第四章 逻辑回归详解和应用 第五章 分类器项目案例和神经网络算法 第六章 多分类、决策树分类、随机森林分类 第七章 分类评估、聚类 第八章 密度聚类、谱聚类 第九章 深度学习、TensorFlow安装和实现 第十章 TensorFlow深入、TensorBoard 十一章 DNN深度神经网络手写图片识别 十二章 TensorBoard可视化 十三章 卷积神经网络、CNN识别图片 十四章 卷积神经网络深入、AlexNet模型 十五章 Keras深度学习框架
机器学习-03. 梯度下降和过拟合和归一化（上）
07-15
人工智能基础视频教程零基础入门课程 第三章（上） 人工智能基础视频教程零基础入门课程，不需要编程基础即可学习，共15章，由于整体课程内容太大，无法一次传输，分章节上传。 第一章 人工智能开发及远景介绍（预科） 第二章 线性回归深入和代码实现 第三章 梯度下降和过拟合和归一化 第四章 逻辑回归详解和应用 第五章 分类器项目案例和神经网络算法 第六章 多分类、决策树分类、随机森林分类 第七章 分类评估、聚类 第八章 密度聚类、谱聚类 第九章 深度学习、TensorFlow安装和实现 第十章 TensorFlow深入、TensorBoard 十一章 DNN深度神经网络手写图片识别 十二章 TensorBoard可视化 十三章 卷积神经网络、CNN识别图片 十四章 卷积神经网络深入、AlexNet模型 十五章 Keras深度学习框架
为什么需要对数值类型的特征做归一化？
hch977的博客
07-25 434
为什么需要对数值类型的特征做归一化？ 1. 举例子 比如分析一个人的身高和体重对健康的影响，身高的单位是m，范围是1.6-1.8 体重的单位是kg，在50kg-100kg之间，分析出的结果自然会倾向于数值差异较大的体重特征。因此我们需要数值归一化，使得各个指标处于同一数量量级 2.归一化有哪些方法 （1） 线性函数归一化（Min-Max Scaling） 对原始数据进行线性变换，实现对原数据的等比缩放 Xnorm=X−XminXmax−Xmin X_{norm}=\frac{X-X_{min}}{X_{ma
机器学习笔记（三）梯度下降法 Gradient-Descent 与 数据归一化
qq_45723275的博客
03-25 2490
机器学习笔记（三）梯度下降法 Gradient-Descent
梯度下降归一化的原因
qq_33761777的博客
10-20 327
原因 归一化方法
机器学习(八)：梯度下降优化_数据归一化
无敌小怪兽_Zz的博客
06-25 896
本篇文章深入探讨了数据归一化在机器学习，特别是在优化梯度下降算法中的重要性。详细介绍了最常用的两种数据归一化技术——0-1标准化和Z-score标准化，并讨论了它们各自的特性。通过具体的案例展示了归一化如何影响梯度下降的迭代过程，以及如何通过改善梯度下降的收敛性能，从而提高模型的训练效率和性能。
AI_03_梯度下降和过拟合和归一化_04_梯度下降做归一化的必要性
专注于后端开发，时常接触大数据 、人工智能等
05-10 188
。。。打不开 Q：为什么要做归一化？ A：只要是基于梯度下降求解最优解，都需要归一化，目的是各个维度梯度可以同时收敛！
归一化，正则化等梯度下降优化详解（4）机器学习
jayden
05-09 1792
本文针对梯度下降的优化进行详细的描述，包含归一化和正则化。以数学级别的解释，并且图文并茂生动形象地带你完全掌握为什么梯度下降过程中要使用归一化和正则化。最后每一个知识点都有代码实例，最后用应用案例结尾，从而加深对梯度下降优化的理解。
【Python优化模型】梯度下降算法与均值归一化算法
Fanjufei的博客
11-22 161
因此，为了解决这些问题，还有其他改进的梯度下降算法，如随机梯度下降的变种（如Mini-batch Gradient Descent）和自适应学习率的方法（如Adagrad、Adam等）。均值归一化算法的目的是消除特征之间的量纲差异，使得不同特征具有相似的尺度。除以标准差：将每个特征的值除以对应的标准差，以使所有特征的标准差为一。减去均值：将每个特征的值减去对应的均值，以使所有特征的均值为零。计算梯度：计算当前参数值处的目标函数的梯度（即偏导数）。计算均值：对于每个特征，计算该特征在整个数据集上的均值。
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