特征缩放、数据归一化、数据标准化

最新推荐文章于 2025-11-24 17:02:03 发布
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#算法 #机器学习

本文探讨了在IT技术中常用的数据预处理步骤，重点介绍了特征缩放（如最小-最大缩放和Z-score标准化）和数据标准化的过程，以确保模型训练的效率和准确性。

特征缩放

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数据归一化

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数据标准化

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数据标准化/归一化normalization
皮皮blog
08-19 44万+
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。 连续型特征还有一种处理方式是，先分桶/分箱（如等频/等距的分）[待写]进行离散化后再使用离散数据的处理方法。 离散数据处理参考[数据预处理：独热编码（One-Hot Encoding）]。 基础知识参考： [均值、方差与协方差矩阵] [...
SVM数据标准化_libsvm标准格式_svm数据标准化_归一化_warm15o_数据归一化_
10-01
"SVM数据标准化_libsvm标准格式_svm数据标准化_归一化_warm15o_数据归一化_"这个主题主要涉及到支持向量机（Support Vector Machine, SVM）的数据预处理过程，特别是数据标准化和libsvm数据格式的转换。 1. **SVM...
一文弄懂特征缩放(归一化/正则化)
日积月累，天道酬勤
05-21 3650
特征缩放什么？为什么归一化、标准化容易混淆，如何区分呢。 本来为大家来分析一下。
机器学习数据特征的缩放归一化与标准化
zhuguiqin1的专栏
10-28 1462
数据归一化简介 为什么要使用特征缩放？ 我们需要解决的第一个问题——为什么我们需要特征缩放？ 一些机器学习算法对特征缩放敏感，而其他机器学习算法几乎不变。让我们按照不同的算法做区分。 基于梯度下降的算法 使用梯度下降作为优化技术的线性回归、逻辑回归、神经网络等机器学习算法需要对数据进行缩放。看看下面的梯度下降公式： θj:=θj−α1m∑i=1m(hθ(x(i))−y(i))xj(i) \theta_{j}:=\theta_{j}-\alpha \frac{1}{m} \sum_{i=1}^{m}\left
深度学习（十六）：数据归一化处理
www_dong的博客
10-06 1028
数据归一化是深度学习工作流中不可或缺的一环。其核心价值在于重塑特征空间，将不同尺度的特征投影到一个统一且有利于梯度下降优化的空间中。对于传统机器学习和浅层网络Min-Max 归一化和Z-Score 标准化是主要的预处理手段，其中 Z-Score 因其对异常值的鲁棒性更受青睐。对于深度神经网络批量归一化（BN）层归一化（LN）**等**内部归一化技术成为了标配，它们通过在网络内部实时调整数据分布，从根本上解决了内部协变量偏移问题，极大地提升了模型训练的效率、稳定性和最终性能。
特征缩放：归一化 and 标准化
程序员-10086的博客
01-17 465
不管归一化还是标准化等等，都是一种特征缩放的操作。 特征缩放的本质：数据的偏移和缩放（都是一种线性变化），不管是归一化还是标准化，都一样，只不过由于方法的不同可能有些进行偏移有些进行缩放，有些进行偏移和缩放。 直接结果：数据尺度或者分布的变化，例如归一化改变数据的尺度，标准化改变数据的分布和尺度。 当数据没有极端值的时候可以使用归一化来做尺度的变化，有极端值的时候可以使用标准化，因为标准化中均值和方差是基于整体数据计算得到，不太受极端值的影响。 意义：一些函数对数值比较敏感，例如sigmoid，数值太大或者
Python特征工程 — 1.4 特征归一化方法详解
几度春风里的博客
07-03 2424
参考文章1.2节（
2. 特征缩放(归一化)
XuJiuInChina的博客
12-07 1257
为了消除数据特征之间的量纲影响，我们需要对特征进行`归一化处理`，使得不同指标之间具有可比性。例如，分析一个人的身高和体重对健康的影响，如果使用 米(m) 和 千克(kg) 作为单位，那么分析出来的结果显然会倾向于数值差别比较大的体重特征，想要得到更为准确的结果，就需要进行 `特征归一化` 处理，使得各指标处于同一数值量级，以便进行分析。 同时，`特征归一化`可提高模型精度和模型收敛速度，是预处理的重要环节之一，特征归一化又叫`特征缩放`。
标准化和归一化，请勿混为一谈，透彻理解数据变换
热门推荐
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...
python数据挖掘：数据归一化与标准化
2401_85674920的博客
10-28 1885
数据转化其中。
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
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、使用sklearn进行标准化和标准化还原 原理： 即先求出全部数据的均值和方差，再进行...
详解python实现数据归一化处理的方式：（0,1）标准化
09-19
数据归一化是数据分析和机器学习中至关重要的预处理步骤，它可以帮助我们改善算法的性能，尤其是对于基于距离或相似度的算法，如K近邻（K-NN）、支持向量机（SVM）和主成分分析（PCA）。在Python中，我们可以利用...
guiyihua.rar_c++ 数据归一化_guiyihua_归一化_归一化处理_数据 归一 处理
09-20
数据归一化是一种在数据分析和机器学习中常用的数据预处理技术，目的是将原始数据转换到一个统一的尺度上，使得不同特征之间的差异性不会对模型训练造成过大影响。在这个名为"guiyihua.rar"的压缩包文件中，包含了一...
代码随想录 63.不同路径Ⅱ
m0_63814538的博客
11-24 410
4.确定遍历顺序：从递归公式可以看出一定是从左到右一层一层的遍历，这样保证推导dp[i][j]的时候，dp[i - 1][j]和dp[i][j - 1]一定是有数值的。所以本题的初始化代码如下所示：一旦遇到obstacleGrid[i][0] == 1的情况就停止dp[i][0]的赋值1的操作，dp[0][j]同理。1.确定dp数组（dp table）及其下标的含义：dp[i][j]表示从（0，0）出发，到（i，j）有dp[i][j]条不同的路径。下标（0，j）的初始化情况同理。
算法：二叉搜索树的最近公共祖先
czlczl20020925的博客
11-24 447
下面是详细的解释，说明为什么这是必然的。对于我们当前所在的任何节点。
P1522 [USACO2.4] 牛的旅行 Cow Tours(连通块+Floyd）
2302_79372568的博客
11-22 56
思路：先用dfs标记一下每个点在哪个连通块，然后求出每个连通块内每个点的最大最短路，求任意两点之间的距离＋数据范围，我们可以知道这道题要使用Floyd进行求解，求到了任意两点之间的距离后，我们就可以求出每个点到所在连通块其他点的最短路中的最大值，然后再从同一连通块的所有点的最大值中选出最大值，就是连通块的直径了。题目大意：给你n个坐标点（x,y)，再给一个n*n的矩阵，代表两点之间的连边关系，连边之后会构成若干个连通块，定义连通块的直径为最远的两个点的距离（距离指的是两点间最短路径的长度）。
GoC题解(22) GoC测试模拟题(2017.3.23)第6题：同心圆
2301_78151773的博客
11-22 231
小C要画红绿黄3个不同半径的同心圆，要求红色(1号）的是最大半径圆，绿色（3号）的是第2大半径的圆，黄色（5号）的是最小半径的圆。但输入是的的3个数可能并没有从大到小。这3个圆一定要按照正确的次序才能画出正确的图形。比如你最后画最大的圆形，就只能看见一个红色的大圆。请你帮小C编程解决这个问题。一行3个不同的正整数a,b,c：表示每圆的半径，范围在[10..100]。有同学容易犯下面这段代码类似的错误。
算法基础篇：（十六）深度优先搜索（DFS）之递归型枚举与回溯剪枝初识
最新发布
2301_79248256的博客
11-24 706
本文聚焦深度优先搜索（DFS）的递归型枚举与回溯剪枝，以枚举子集、组合型枚举、枚举排列、全排列四个洛谷经典例题为切入点，从问题描述、决策树分析、递归函数设计到代码实现逐步拆解。先阐释搜索本质及 DFS 与回溯、剪枝的关联，再通过具体案例讲解回溯的 “恢复现场” 操作与可行性、重复性等剪枝技巧，总结 DFS 递归型枚举 “画决策树 - 设计函数 - 实现回溯 - 添加剪枝” 的通用步骤，帮助读者理解并掌握 DFS 解决枚举类问题的核心方法，为进阶应用奠定基础。
布隆过滤器有哪些算法？
kupePoem的专栏
11-22 510
这些算法构成了布隆过滤器技术的完整体系，从基础到高级，满足了不同场景下的需求。布隆过滤器（Bloom Filter）是一种概率型数据结构，用于高效地检查一个元素是否存在于一个集合中。a 对元素x计算k个哈希值：h₁(x), h₂(x), ..., hₖ(x)。如果有0，返回"肯定不存在"。（2）概率性结果：可能返回假阳性（误判），但不会返回假阴性。b 如果所有位置计数器都大于0，返回"可能存在"b 如果粗略层返回"肯定不存在"，直接返回结果。a 创建长度为m的计数器数组，初始化为0。
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