标准化和归一化

最新推荐文章于 2024-07-11 19:13:26 发布
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博客围绕标准化和归一化展开，虽具体内容缺失，但这两项技术在数据处理等信息技术领域十分关键，能对数据进行有效转换和处理，以满足不同的分析和应用需求。

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标准化和归一化概念澄清与梳理
Laurence的技术博客
01-16 1896
由于翻译和命名上的歧义性以及各种误传误用，特征缩放领域里的术语和概念非常混乱，包括：标准化、正规化、正则化、归一化、Standardization、Normalization在内的这些概念既有关联又有差异，再加上它们的原始出处已基本都不可考，所以被大量混用和滥用，在一些劣质文章中会经常看到张冠李戴或相互矛盾的说法。本文我们会尽量结合字面含义和多数资料的描述，对这些概念做一轮梳理。
Sklearn标准化和归一化方法汇总(1)：标准化 / 标准差归一化 / Z-Score归一化
Laurence的技术博客
01-17 5617
标准化 / 标准差归一化 / Z-Score归一化的算法是：先求出数据集（通常是一列数据）的均值和标准差，然后所有元素先减去均值，再除以标准差，结果就是归一化后的数据了。经标准差归一化后，数据集整体将会平移到以0点中心的位置上，同时会被缩放到标准差为1的区间内。要注意的是数据集的标准差变为1，并不意味着所有的数据都会被缩放到[-1,1]之间，下文有示例为证。
MATLAB数据归一化【zz】
weixin_30635053的博客
09-27 1392
原文地址：http://www.matlabsky.com/thread-9268-1-1.html ==================================================几个要说明的函数接口: [Y,PS] = mapminmax(X) [Y,PS] = mapminmax(X,FP) Y = mapminmax('apply',X,PS) X...
数据标准化/归一化normalization
yusisc的博客
11-21 5254
数据标准化/归一化normalization - 皮皮blog - 优快云博客  http://blog.youkuaiyun.com/pipisorry/article/details/52247379 http://blog.youkuaiyun.com/pipisorry/article/details/52247379 这里主要讲连续型特征归一化的常用方法。离散参考[数据预处理：独热编码（One-H
标准化和归一化，请勿混为一谈，透彻理解数据变换
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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...
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
数据预处理：标准化和归一化
Java/Python大数据随笔
12-31 1323
1、数据预处理概述2、数据标准化3、数据归一化4、标准化和归一化怎么选在选择了合适模型的前提下，机器学习可谓是“训练台上3分钟，数据数量和质量台下10年功”。数据的收集与准备是机器学习中的重要一步，是构建一个好的预测模型大厦的基石。数据的数量与质量直接决定了预测模型的好坏所以，在数据的收集与准备这一步中，必须做好数据预处理。Scikit-Learn提供了标准化和归一化等API方便我们进行数据预处理。标准化和归一化是常用的数据缩放方式。
归一化和标准化
互联网知识分享
12-23 1872
如果特征的分布对模型影响较小，可以选择归一化。归一化和标准化是数据预处理中常用的技术，用于将不同特征的数据缩放到相同的范围或分布中，以便模型能够更好地学习和预测。归一化和标准化是常用的数据预处理技术，可以帮助我们更好地处理特征数据，提高模型的性能。以上示例代码中，我们首先创建了示例数据，然后分别使用MinMaxScaler和StandardScaler对数据进行归一化和标准化，并打印出处理后的数据。通过归一化和标准化，我们可以更好地使不同特征的数据具有相同的尺度和分布，从而提高模型的性能和准确性。
标准化和归一化比较
qq_34147366的博客
05-24 2181
机器学习中的标准化和归一化
数据标准化和归一化
weixin_51058461的博客
06-07 2101
数据预处理之标准化与归一化
机器学习中的标准化和归一化
ldk的博客
07-11 831
标准化和归一化是两种常用的数据预处理技术。它们用于将数据缩放到一个特定的范围，以提高机器学习模型的性能。
直流微电网系统模型的优化设计与控制策略分析：双端口、改进下垂控制及Simulink仿真 完整版
08-09
内容概要：本文详细探讨了直流微电网系统模型的优化设计与控制策略。首先介绍了双端口直流微电网系统的基本架构，其中一个端口连接分布式电源，如太阳能光伏板和风力发电机，另一端口连接恒功率负载。接着重点讨论了外环改进下垂控制和内环双PI环控制策略，这两种控制方式分别用于维持系统功率平衡和快速调节电压电流，确保系统输出的稳定性。此外，还涉及了电压鲁棒控制器、小信号模型、根轨迹分析和粒子群寻优权函数等关键技术，这些技术进一步增强了系统的稳定性和性能。最后，所有控制策略和模型分析均在Simulink环境下进行了搭建和验证。 适合人群：从事电力系统研究的专业人士、高校相关专业师生、对直流微电网感兴趣的科研人员。 使用场景及目标：适用于需要深入了解直流微电网系统模型及其控制策略的研究人员和技术人员，旨在提高系统的稳定性和效率，特别是在数据中心等对供电稳定性要求较高的应用场景。 其他说明：文中提供的Simulink仿真环境便于研究人员进行实验和验证，帮助更好地理解和优化直流微电网系统。
KUKA机器人码垛程序备份详解：操作流程、关键步骤与注意事项
08-09
KUKA机器人码垛程序的备份方法及其重要性。首先解释了码垛程序的基本结构，重点在于初始化设置、HOME点设定以及信号检测循环。接着阐述了具体的备份操作，如通过长按示教器【菜单】键进入存档管理器并选择带系统变量进行备份。文中还提到使用KUKA.ProjectBackup工具进行完整的备份，避免丢失重要的.dat文件。此外，建议将程序目录同步到私有Git仓库，以便于版本管理和快速回滚。最后强调了备份时需要注意的事项，如包含所有相关参数和配置文件，以确保在产线搬迁或控制器更换时能够顺利恢复。 适合人群：从事工业自动化领域的工程师和技术人员，尤其是负责KUKA机器人维护和操作的专业人士。 使用场景及目标：帮助工程师掌握正确的备份方法，确保在设备更新或故障恢复时能够迅速有效地还原码垛程序，保障生产线正常运行。 阅读建议：在实际操作过程中，务必严格按照文中提供的步骤进行备份，同时关注细节，如系统变量的选择和文件命名规范，以提高备份的成功率和完整性。
xpad源码2.0 1111111111111
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08-09
xpad源码2.0
晶闸管控制串联电容器TCSC
08-09
晶闸管控制串联电容器（TCSC）技术在电力系统中的应用。首先阐述了TCSC的基本原理，即通过控制晶闸管的导通和截止来改变电力系统的阻抗和相位角，从而实现无功功率补偿和系统稳定性提升。接着展示了TCSC控制器的设计思路，包括初始化晶闸管和电容状态、根据系统状态计算所需导通和截止角度以及控制晶闸管的操作。最后，通过对仿真实验结果的分析，验证了TCSC的有效性和潜在改进方向。 适合人群：从事电力系统研究和技术开发的专业人士，尤其是关注高压输电和配电系统优化的工程师。 使用场景及目标：适用于希望深入了解TCSC技术原理、控制器设计方法及其在电力系统中具体应用效果的人群。目标是掌握TCSC的工作机制并应用于实际项目中，以提高电力传输效率和稳定性。 阅读建议：读者可以通过本文了解TCSC技术的基础理论和实践案例，为后续深入研究提供参考。同时，对于有兴趣进行相关技术研发的人来说，文中提到的仿真与实验部分提供了宝贵的数据支持。
汽车二、三自由度模型的Simulink搭建详解：从初学者视角出发，模型搭建方法及车辆数值详解，适用于初学者入门并实操练习 车辆动力学
08-09
在Simulink中构建汽车二、三自由度模型的方法，特别针对初学者提供了三种不同的建模方式及其优缺点分析。首先解释了二自由度模型的基本概念，即通过横向运动和横摆运动来模拟车辆行为，并给出了具体的状态方程和参数设定。接着分别讲述了利用基础模块、Stateflow状态机以及MATLAB Function块进行建模的具体步骤，指出了每种方法的特点和注意事项。对于三自由度模型，则增加了侧倾自由度，考虑到了悬架特性和侧倾刚度的影响。此外，作者还分享了一些实际操作过程中遇到的问题及解决办法，如单位转换错误、参数选择不当等。 适用人群：对车辆动力学仿真感兴趣的工程技术人员，尤其是刚开始接触Simulink的新手。 使用场景及目标：帮助读者掌握Simulink环境下汽车动力学仿真的基本技能，能够独立完成简单的二、三自由度模型搭建并理解各物理量之间的关系。 其他说明：文中不仅提供了理论知识讲解，还有丰富的实践经验教训，有助于提高读者的实际动手能力。同时强调了正确设置参数的重要性，避免常见错误的发生。
「全开源滑模观测器源码：适合新手学习STM32电机开发板的无感FOC控制」
08-09
内容概要：本文介绍了基于STM32 M4内核的电机开发板，专注于无感FOC（磁场定向控制）和滑模观测器的应用。该板支持三相永磁同步电机（PMSM）和直流无刷电机（BLDC），并提供全开源的滑模观测器代码。开发板配备硬件FPU支持浮点运算，具备多种传感器和接口，如串口、I2C/CAN接口、滑动变阻器、DAC输出、母线电压检测、温度检测等。文中详细解释了滑模观测器的关键结构体和更新函数，以及上位机通过DMA串口实时显示观测角和电流波形的方法。此外，还分享了一些调试经验和硬件配置技巧，如PWM定时器的互补输出配置和ADC采样时机设置。 适合人群：对电机控制尤其是无感FOC感兴趣的初学者和技术爱好者，希望深入了解滑模观测器和STM32开发板应用的人群。 使用场景及目标：① 学习无感FOC和滑模观测器的工作原理及其在电机控制中的应用；② 实践三相永磁同步电机和直流无刷电机的控制方法；③ 掌握STM32 M4内核的硬件特性及其在电机控制系统中的优势；④ 调试和优化电机控制系统的性能。 其他说明：该开发板主要用于学习和实验，实际应用于工业设备前需要进一步验证和优化。
这个项目是一个智能物流控制系统，使用Ionic作为前端web用户界面框架，Flask作为后端RESTful api服务器。该系统主要用于医院物流系统自动化。.zip
08-09
这个项目是一个智能物流控制系统，使用Ionic作为前端web用户界面框架，Flask作为后端RESTful api服务器。该系统主要用于医院物流系统自动化。
标准化和归一化怎么选
12-28
### 标准化与归一化的选择依据及应用场景 #### 定义区分 标准化和归一化都是用于数据预处理的技术，旨在调整数值特征的尺度以便更好地适应某些算法的要求。 - **归一化**是指将不同规格的数据转换到同一规格下，通常指线性变换至特定区间内，比如\[0, 1\]之间。这种方法对于最大最小值非常敏感，在存在异常点的情况下可能会影响效果[^4]。 - **标准化**(Z-score normalization)，则是基于原始数据的标准差和平均数来进行计算，目的是让经过处理后的数据符合标准正态分布即均值为0方差为1。这种方式更适合于那些假设输入服从近似正态分布的学习器[^3]。 #### 应用场景对比 当面对具体问题时，可以根据以下几个方面来决定采用哪种方式： - 如果模型对输入变量的具体取值范围较为敏感（例如神经网络），那么应该考虑使用归一化；如果目标是消除量纲的影响并使各个维度具有相同的贡献度，则倾向于选择标准化[^2]。 - 对于含有大量离群点的数据集来说，由于这些极端值会极大程度拉伸或压缩映射空间从而扭曲距离关系，此时更推荐应用鲁棒性强一些的方法如标准化而非简单的缩放操作即归一化[^1]。 - 当所使用的机器学习算法依赖欧氏距离作为相似性的衡量指标（KNN,K-means等聚类分析）时，应当优先选用标准化因为这有助于保持样本间原有的相对位置特性而不至于被过分放大或者缩小。 ```python from sklearn.preprocessing import StandardScaler, MinMaxScaler import numpy as np data = [[-1, 2], [-0.5, 6], [0, 10], [1, 18]] # 使用StandardScaler进行标准化 scaler_standard = StandardScaler().fit(data) print('标准化:\n', scaler_standard.transform(data)) # 使用MinMaxScaler进行归一化 scaler_minmax = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)).fit(data) print('归一化:\n', scaler_minmax.transform(data)) ```
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