【统计学习】归一化 or 标准化

最新推荐文章于 2024-04-06 00:15:00 发布
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#学习 #python #开发语言

本文介绍了数据预处理中的归一化、标准化和中心化方法，讨论了它们在不同场景下的适用性，如机器学习模型训练和数据分析中对数据分布的影响。
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【AI面试】BN（Batch Norm）批量归一化
钱多多先森
04-02 1032
BN相关问题汇总，解决了什么问题？公式是什么？训练阶段和推理阶段，有什么不同？面试拿捏了
三、深度学习基础6（归一化）
myani的博客
04-26 2193
归一化含义 归一化的具体作用是归纳统一样本的统计分布性。归一化在 0-1 之间是统计的概率分布，归一化在-1--+1 之间是统计的坐标分布。归一化有同一、统一和合一的意思。无论是为了建模还是为了计算，首先基本度量单位要同一，神经网络是以样本在事件中的统计分别几率来进行训练（概率计算）和预测的，且 sigmoid 函数的取值是 0 到 1 之间的，网络最后一个节点的输出也是如此，所以经常要对样本的输出归一化处理。归一化是统一在 0-1 之间的统计概率分布，当所有样本的输入信号都为正值时，与第一隐含层神经元.
统计学学习笔记——（5）归一化
alistair_chow的博客
11-16 3806
标准正态分布标准正态分布（Standard Normal Distribution）：标准正态分布式一个特殊的正态分布。其随机变量均值为0，标准偏差为1。普通的随机变量在标准正态分布上的映射称为标准化值或Z值。Z值标准化值（Standard Score）：给定一个观察值xx，通过用xx减去均值再除以标准偏差就可以得到Z值。 Z=x−μσZ = \frac{x-\mu}{\sigma}示例例1：职业
统计学—标准化和归一化的区别
weixin_44189446的博客
09-01 3683
目录数据归一化和标准化是什么标准化和归一化的优缺点和适用范围 数据归一化和标准化是什么 数据的标准化（normalization）是将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间。在某些比较和评价的指标处理中经常会用到，去除数据的单位限制，将其转化为无量纲的纯数值，便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权 归一化 将数据统一映射到[0,1]的范围内，消除不同数据之间的尺度和单位影响。 公式： x∗=x−xminxmax−xminx^* = \frac{x-x_{min}} {x_{max}-x_{min}
归一化和标准化
weixin_44144773的博客
02-21 2891
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。
数据预处理之归一化/标准化/正则化/零均值化
Harry的博客
10-25 1万+
sklearn.preprocessing数据预处理 归一化/标准化/正则化一、标准化（Z-Score），或者去除均值和方差缩放二、将属性缩放到一个指定范围三、正则化（Normalization） 一、标准化（Z-Score），或者去除均值和方差缩放 公式为：(X-mean)/std 计算时对每个属性/每列分别进行。 将数据按期属性（按列进行）减去其均值，并处以其方差。得到的结果是，对于每个属性/每列来说所有数据都聚集在0附近，方差为1。 实现时，有两种不同的方式： 使用sklearn.preproce
「AI初识境」深度学习模型中的Normalization，你懂了多少？
喜欢打酱油的老鸟
05-28 702
https://www.toutiao.com/a6694436118189834765/ 这是《AI初识境》第6篇，这次我们说说Normalization。所谓初识，就是对相关技术有基本了解，掌握了基本的使用方法。 数据经过归一化和标准化后可以加快梯度下降的求解速度，这就是Batch Normalization等技术非常流行的原因，它使得可以使用更大的学习率更稳定地进行梯度传播，甚至增...
Transformer模型-Normalization归一化的简明介绍：将特征转换为可比较尺度的过程，一般是[0,1] or [-1,1]之间
Ankie资深技术项目经理
04-06 3035
一般而言，Normalization归一化是将特征转换为可比较尺度的过程。有许多方法可以对特征进行归一化。 在机器学习中，对特征进行归一化是因为具有不同尺度的特征的模型需要更长的训练时间；这是因为梯度下降需要更多时间来收敛。 根据Pinecone的说法，不进行归一化可能导致大的误差梯度最终爆炸，从而使模型不稳定。 因此，在许多情况下，在将数据插入模型之前应该进行归一化。
图邻接矩阵、训练数据的标准化及批归一化的原则
m0_38052500的博客
05-07 3438
主要内容： 1 图邻接矩阵的标准化原则（面向行，即起始节点）及代码实现； 2 训练数据的标准化的原则（面向各个独立的特征）和代码实现； 3 BatchNormal批归一化的原则（面向各个通道C）。 一、图邻接矩阵的标准化原则和代码实现 标准化是将数据规范到均值为0，方差为1的分布规律中。归一化是将数据规范到[0,1]区间之中，比较严格，标准化允许负数且理论上允许正无穷和负无穷的值的存在。 图的邻接矩阵 AAA是（n,n）（n,n）（n,n）形状 ，且矩阵的标准化是通过AAA与其度矩阵的点乘得到。具体的.
基于matlab开发的光谱数据预处理程序，包括MSC,SNV,归一化，中心化，导数等等.rar
04-28
本资源是一个基于MATLAB开发的光谱数据预处理工具包，包含了多种常用的数据预处理方法，如多尺度校正（MSC）、标准化正常变量变换（SNV）、归一化、中心化以及导数计算等。下面我们将详细探讨这些预处理技术及其在...
【批量归一化原理与应用】：深度学习中的数据标准化技术
[【批量归一化原理与应用】：深度学习中的数据标准化技术](https://kyleluther.github.io/assets/batchnorm_gradients/bn_gradient_simulation.png) # 1. 批量归一化的基本概念和作用 ## 1.1 批量归一化的定义 批量...
归一化的方法及作用
qq_23100417的博客
11-22 3万+
声明： 原文地址： https://blog.youkuaiyun.com/zenghaitao0128/article/details/78361038 （一）归一化的作用 在机器学习领域中，不同评价指标（即特征向量中的不同特征就是所述的不同评价指标）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，需要进行数据标准化处理，以解决数据指标之间的可比性。...
数据统计分析的归一化问题
Perfe's Blog
05-05 5759
为什么需要归一化？ 答： 1、我认为归一化的表述并不太准确，按统计的一般说法，叫标准化。数据的标准化过程是减去均值并除以标准差。而归一化仅包含除以标准差的意思或者类似做法。 2、做标准化的原因是：减去均值等同于坐标的移动，把原始数据点的重心移到和原点重合，这样利于很多表达，比如数据的协方差矩阵可以写成XX'，若没有减去均值，则XX‘后面还要减去一些东西（还不明白可以参考多元统计分析的书）。除
统计数据归一化与标准化
孟凡驰的博客
05-16 3万+
摘自：http://blog.youkuaiyun.com/ding89629/article/details/7410191 归一化： １）把数据变成(０，１)之间的小数 ２）把有量纲表达式变成无量纲表达式   归一化算法有： 1.线性转换 　　    y=(x-MinValue)/(MaxValue-MinValue ２.对数函数转换：      y=log10(x) ３.反余切
数据归一化和两种常用的归一化方法
weixin_34072458的博客
07-31 5143
数据标准化（归一化）处理是数据挖掘的一项基础工作，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，需要进行数据标准化处理，以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后，各指标处于同一数量级，适合进行综合对比评价。以下是两种常用的归一化方法： 一、min-max标准化（Min-Max Normalization） 也称为离差标准...
再谈机器学习中的归一化方法（Normalization Method）
weixin_30701521的博客
03-06 1427
机器学习、数据挖掘工作中，数据前期准备、数据预处理过程、特征提取等几个步骤几乎要花费数据工程师一半的工作时间。同时，数据预处理的效果也直接影响了后续模型能否有效的工作。然而，目前的大部分学术研究主要集中在模型的构建、优化等方面，对数据预处理的理论研究甚少，可以说，很多数据预处理工作仍然是靠工程师的经验进行的。从业数据建模/挖掘工作也有近2年的时间，在这里结合谈一谈数据预处理中归一化方法。 ...
归一化的定义与作用
u011576009的博客
06-15 1万+
本文主要来源：http://blog.youkuaiyun.com/lanmeng_smile/article/details/49903865 归一化的作用
数据标准化/归一化normalization
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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] [...
强化学习奖励函数归一化
最新发布
12-27
### 强化学习中奖励函数的归一化 在强化学习环境中，奖励信号对于指导智能体的学习至关重要。然而，在实际应用中，原始奖励可能具有不同的尺度范围，这可能导致训练过程不稳定或收敛速度慢等问题。为了改善这些问题...
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