机器学习之特征归一化（normalization）

最新推荐文章于 2024-09-12 11:33:52 发布
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数据标准化 Data Normalization
sunlilan的博客
05-09 3万+
在一些实际问题中，我们得到的样本数据都是多个维度的，即一个样本是用多个特征来表征的。比如在预测房价的问题中，影响房价y的因素有房子面积x1、卧室数量x2等。这里的x1,x2又被称为特征。很显然，这些特征的量纲和数值得量级都是不一样的，在预测房价时，如果直接使用原始的数据值，那么他们对房价的影响程度将是不一样的，而通过标准化处理，可以使得不同的特征具有相同的尺度（Scale）。
什么是特征归一化
FreeDope的博客
04-24 2380
特征归一化 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，那么身高特征会在1.6~1.8m的数值范围 内，体重特征会在50 ~ 100kg的范围内，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 (Normalizat...
特征归一化
smallTutou的博客
04-08 2476
为什么做特征归一化？ 特征归一化是将所有特征统一到一个相同数值区间，通常为[0,1]。常用的特征归一化方法有： 1.Min-Max Scaling 对原始数据进行线性变换，使结果映射到[0,1]，实现对数据的等比例缩放。 ...
机器学习/深度学习中为什么要做特征归一化/标准化？
Angus的学习笔记
03-21 4218
【转载自】深入探讨：为什么要做特征归一化/标准化？（如若侵权请联系删除谢谢） 为什么？ Feature scaling，常见的提法有“特征归一化”、“标准化”，是数据预处理中的重要技术，有时甚至决定了算法能不能work以及work得好不好。谈到feature scaling的必要性，最常用的2个例子可能是： 特征间的单位（尺度）可能不同，比如身高和体重，比如摄氏度和华氏度，比如房屋面积和房间数，一个特征的变化范围可能是[1000, 10000]，另一个特征的变化范围可能是[−0.1,0.2]，在进行距离有
【机器学习】层归一化（Layer Normalization）
fzy2003的博客
09-12 7853
Layer Normalization 是一种神经网络归一化方法，通过对每层神经元的激活值进行归一化，解决梯度消失和梯度爆炸问题。不同于批量归一化，LayerNorm 针对每个样本的每层神经元操作，适用于深层网络和小批量训练。它通过计算均值和标准差将激活值归一化，并使用可学习的参数进行缩放与偏移。通过对比带有 sigmoid 激活函数的深层网络，展示了 LayerNorm 如何在前向传播时保持激活值在合理范围内，避免梯度在反向传播时逐层衰减，有效缓解梯度消失问题。
机器学习为什么归一化（normalization）
qq_44919414的博客
04-20 2711
1.什么是归一化 将数据的数值规约到（0,1）或者是（-1,1）区间，让各维度数据分布接近，避免模型参数被分布范围较大或者较小的数据支配。 2.为什么归一化 机器学习的目标就是不断优化损失函数，使其值最小，未归一化时，使用梯度下降时，梯度方向会偏离最小值方向，使梯度更新总很多弯路，归一化之后，损失函数曲线变得比较圆，有利于梯度下降。 加快梯度下降,损失函数收敛;—速度上 提升模型精度–也就是分类准确率.(消除不同量纲,便于综合指标评价,提高分类准确率)—质量上 防止梯度爆炸(消除因为数据输入差距(1和2
机器学习归一化特征编码
小森的博客
06-13 1566
此外，在L2正则化时，采用的表达式，其实相当于是各参数的平方和除以2，在求最小值时本质上和w的2-范数起到的作用相同，省去开平方是为了简化运算，而除以2则是为了方便后续求导运算，和2次方结果相消。因此，对于各种特殊的特征值，我们都需要对其进行相应的编码，也是量化的过程，这就要用到特征编码。将离散的数值或字符串，转化为连续的数值型数据。归一化是利用特征的最大最小值，为了方便数据处理，将特征的值缩放到[0,1]区间，对于每一列的特征使用min-max函数进行缩放，可以使处理过程更加便捷、快速，计算。
讲讲特征归一化
Just_do_myself的博客
04-07 1417
导读 无论是在机器学习还是深度学习领域，特征归一化都是我们经常用到的一项技术。刚入行的小白在看各种课程、视频的时候肯定也经常遇到它。 说到底，什么是特征归一化呢？它有什么作用呢？怎么进行特征归一化？什么时候需要进行特征归一化而什么时候不需要呢？ 下面我们就根据上面的夺命连环问说一说特征归一化的“底细”。 什么是特征归一化 特征归一化=特征+归一化。特征，搞机器学习的都熟悉，首先我们获取的是一批原始数据，然后我们挖掘这些数据之间的规律和模式，找到最能表征这批数据本身的属性，并且这些属性能有利于我们后续的回归和
机器学习特征归一化
最新发布
03-18
### 机器学习中的特征归一化 #### 特征归一化的概念 特征归一化是一种数据预处理技术，用于调整输入变量的范围以便于模型训练。其主要目的是消除不同特征间因量纲差异带来的影响，从而提高算法收敛速度和预测性能。...
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