标准化和归一化的区别

最新推荐文章于 2024-01-13 17:04:09 发布

原创最新推荐文章于 2024-01-13 17:04:09 发布 · 289 阅读

0 ·

CC 4.0 BY-SA版权

笔记专栏收录该内容

4 篇文章

订阅专栏

博客主要探讨了标准化和归一化的区别，这两者在信息技术领域的数据处理中较为重要，了解它们的差异有助于更合理地进行数据操作。

标准化和归一化的区别
在这里插入图片描述

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

timetime88

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

标准化和归一化概念澄清与梳理

Laurence的技术博客

01-16

2108

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。

归一化和标准化的一些理解

weixin_33894640的博客

01-11

1249

很多的时候我发现很多人和我一样我对机器学习的基本概念一知半解，比如我经常会听到归一化及标准化，傻傻分不清楚。最近看了一篇文章清楚的阐述了归一化和标准化的定义、适用场景、物理意义及使用意义。经过原作者授权以后，我想进行转发并加上我的一些理解，和更多的人一起学习进步。在机器学习和数据挖掘中，经常会听到两个名词：归一化（Normalization）与标准化（Standardization）。它们具体是什...

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

标准化和归一化分别是什么？两者的区别是什么？

Fo*(Bi)的博客

12-23

1650

标准化和归一化都是用于将数据集中的各个特征值缩放到相同的尺度上，以避免不同尺度的特征值对模型的影响程度不同。

数据标准化与归一化 及其区别

qq_53271322的博客

02-03

4356

介绍了标准化与归一化的基本方法及区别。需要特别注意，除了去除量钢化需要归一化或标准化，还需考虑基于参数的模型或者基于距离的模型，需要对参数或者距离进行计算，都需要进行归一化。

归一化和标准化的区别？

m0_45283671的博客

11-03

2292

一．为什么会用到归一化和标准化？通俗理解：主要是为了调整样本数据每个维度的量纲，让每个维度数据量纲相同或接近。为什么要调整量纲？目的是什么？ 1.什么是量纲不一样？现在有一个2分类任务，预测一批零件是合格品还是残次品。每个零件有两个维度特征，一个是半径，合格品为0.1 m，另一个是长度，合格品为100m。我们可以看到长度的数值比较大，半径的数值比较小。一个特征0.1m左右，另一个特征100m左右，这个就叫量纲不一样。0.1m左右的特征，上差下差也是几cm的差距，而100m的特征上差下差可能差出10c

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

一、标准化和归一化的区别 归一化其实就是标准化的一种方式，只不过归一化是将数据映射到了[0,1]这个区间中。 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...

精选资源

arcgis数据处理归一化和标准化.tbx

08-28

ARCGIS数据处理标准化和归一化的处理工具箱

精选资源

深入理解数据预处理：标准化与归一化的区别及实现

11-04

预处理过程中，数据的标准化和归一化是经常使用的技术。标准化和归一化虽然都是对数据分布进行调整，但两者的目的和方法有所不同。 标准化是指将数据的值减去其均值，并除以其标准差，使数据服从标准正态分布，即...

归一化和标准化的区别

mecsse的博客

11-29

5065

归一化和标准化都是属于“特征缩放”范畴。广义上，归一化属于标准化方法。 归一化有两种解释： 1、使样本的分布范围缩放到[0,1]，又名Rescaling，$x'=\frac{x-min(x)}{max(x)-min(x)}$ 2、使样本的分布范围缩放到[-0.5,0.5]，又名Mean normalization，$x'=\frac{x-mean(x)}{max(x)-min(x)}$ 其他的标准化方法有： 1、使样本的分布均值为0，标准差为1，称为Standardization或者z-score

标准化和归一化的区别和联系

qq_43183860的博客

06-13

1506

1.标准化和归一化，请勿混为一谈，透彻理解数据变换

什么是归一化，它与标准化的区别是什么？

weixin_45621688的博客

02-04

7974

归一化与标准化是什么，两者有何关联？有何差别？

标准化与归一化的差异

neweastsun的专栏

04-17

2856

本文介绍统计学中标准化与归一化方法，包括计算公式和应用场景，以及两者的差异。两者计算公式 标准化(Standardization) 和 归一化(normalization) 是数据缩放的两种方法. 标准化缩放数据集为均值为0，标准化差为1，使用下面的公式： xnew_{new}new = (xi_{i}i – μ) / σ xi_{i}i 是数据集中第i个值 μ 为样本均值 σ 样本标准差 归一化缩放数据集，让每个元素落在0~1之间，使用下面公式： xnew_{new}new = (xi_.

归一化和标准化

T Lai

01-08

529

1.概念： 归一化：１）把数据变成(０，１)或者（1,1）之间的小数。主要是为了数据处理方便提出来的，把数据映射到0～1范围之内处理，更加便捷快速。２）把有量纲表达式变成无量纲表达式，便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权。归一化是一种简化计算的方式，即将有量纲的表达式，经过变换，化为无量纲的表达式，成为纯量。 标准化：在机器学习中，我们可能要处理不同种类的资料，例如，音讯和图片上的像素值...

不要再搞混标准化与归一化啦，数据标准化与数据归一化的区别！！

qlkaicx的博客

01-13

2288

不同目的不同。数据标准化主要目的是消除量纲影响,数据归一化主要目的是加快模型收敛速度。方法不同。数据标准化常用最小-最大标准化或z-score标准化,数据归一化常用线性转换到固定区间。影响不同。数据标准化主要影响数据的比较,数据归一化主要影响模型训练效果。相同都是数据预处理技术,目的是对原始数据进行转换。都将数据映射到固定范围内,数据标准化映射到平均值为0、标准差为1,数据归一化映射到0-1或-1-1区间。都可以消除大数小数问题,加强数据的可比性。

标准化与归一化的区别？

花小七

12-18

8835

答：简单来说，标准化是依照特征矩阵的列处理数据，其通过求z-score的方法，将样本的特征值转换到同一量纲下。 归一化是依照特征矩阵的行处理数据，其目的在于样本向量在点乘运算或其他核函数计算相似性时，拥有统一的标准，也就是说都转化为“单位向量”。 归一化：这种方法有个缺陷就是当有新数据加入时，可能导致max和min的变化，需要重新定义。另外，最大值与最小值非常容易受异常点影响，所以这种方法鲁棒...

标准化和归一化什么区别？

黑夜

06-21

447

转载自：https://www.zhihu.com/question/20467170 作者：thothsun 链接：https://www.zhihu.com/question/20467170/answer/839255695 来源：知乎通常来说，它们都是指特征工程中的特征缩放过程，使用特征缩放的作用是：使不同量纲的特征处于同一数值量级，减少方差大的特征的影响，使模型更准确。（如：将特征取值的原始范围-100 ~ 100缩放至-1 ~ 1）加快学习算法的收敛速度。参考sklearn的官方文档的数

归一化与标准化的区别

qq_24591139的博客

07-31

238

参考： https://www.jianshu.com/p/95a8f035c86c

标准化和归一化的

最新发布

10-18

标准化（Standardization）和归一化（Normalization）是两种常见的数据预处理方法，旨在将特征数据转换为具有某种标准尺度的格式，以帮助模型更有效地学习[^3]。 ### 概念 - **标准化**：标准化是一种将数据转换为均值为 0，标准差为 1 的标准正态分布的方法。它通过减去数据的均值并除以标准差来实现。 - **归一化**：归一化通常是将数据缩放到 [0, 1] 或 [-1, 1] 的区间内。常见的归一化方法有最小 - 最大归一化，它通过将数据减去最小值并除以最大值与最小值的差来实现。 ### 作用在数据预处理中，选择合适的标准化或归一化方法对提升模型性能至关重要。标准化适用于数据分布近似正态分布的情况，而归一化更适合数据分布没有明显规律的情况。在实际应用中，应根据数据的具体情况和使用的机器学习算法来选择合适的预处理方法[^4]。 ### 方法 #### 标准化 常见的标准化方法是 Z - score 标准化，公式为：$z = \frac{x - \mu}{\sigma}$，其中 $x$ 是原始数据，$\mu$ 是数据的均值，$\sigma$ 是数据的标准差。以下是使用 Python 的 `sklearn` 库实现 Z - score 标准化的示例代码： ```python from sklearn.preprocessing import StandardScaler import numpy as np # 示例数据 data = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) scaler = StandardScaler() scaled_data = scaler.fit_transform(data) print(scaled_data) ``` #### 归一化 最小 - 最大归一化是常见的归一化方法，公式为：$x_{norm} = \frac{x - x_{min}}{x_{max} - x_{min}}$，其中 $x$ 是原始数据，$x_{min}$ 是数据的最小值，$x_{max}$ 是数据的最大值。以下是使用 Python 的 `sklearn` 库实现最小 - 最大归一化的示例代码： ```python from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler import numpy as np # 示例数据 data = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) scaler = MinMaxScaler() scaled_data = scaler.fit_transform(data) print(scaled_data) ``` ### 应用在深度学习、机器学习等领域，标准化和归一化都有广泛的应用。例如在神经网络中，标准化和归一化可以加速模型的收敛速度，提高模型的稳定性和泛化能力。在数据可视化中，对数据进行标准化或归一化可以使不同特征的数据在同一尺度下进行比较。