[机器学习]特征归一化

最新推荐文章于 2025-01-15 21:17:23 发布

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#人工智能

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1. 机器学习之特征归一化(normalization);

2. 详解特征归一化;

3. zhihu;

4. 最大最小标准化与Z-score标准化;

End

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机器学习之特征归一化（normalization）

leiting_imecas的博客

02-11

5万+

参考自斯坦福机器学习课程一引子对房屋售价进行预测时，我们的特征仅有房屋面积一项，但是，在实际生活中，卧室数目也一定程度上影响了房屋售价。下面，我们有这样一组训练样本：房屋面积（英尺）卧室数量（间）售价（美元） 2104 3 399900 1600 3 329900 2400 3 369000

机器学习中特征归一化

weixin_44607838的博客

05-01

778

特征归一化的种类特征归一化，主要指的就是将原先的特征空间通过某种特定的方式映射到另一个特征空间，比如[0,1],[-1,1]等等。比较常用的归一化方法有 1.min-max normalization 2.mean normalization 3.standardization(z-score) 4.scaling to unit length 总结起来，前3种方式都可以理解为先减去一个统计量，再除以一个统计量，而最后一种方式则是除以自身的长度。从原理上来说，减去一个统计量可以理解为像某种中心点平移，一

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机器学习-特征归一化

weixin_42189597的博客

09-10

5405

要消除数据特征之间的量钢的影响，要对特征进行归一化处理，使得不同指标之间具有可比性。对数值类型的特征做归一化可以将所有的特征都统一到一个大致相同的数值区间内。最常用的方法主要有以下两种： 1，线性函数归一化,，(Min-Max Scaling)。它对原始数据进行线性变换使得结果映射在[0,1]的范围内，实现原始数据的等比缩放。归一化的公式如下所示： Xnorm=X−Xmin/Xmax−XminX_ {norm}=X - X_{min} /X_{max}-X_{min}Xnorm=X−Xmin/Xmax

机器学习（一）特征归一化

qq_38883844的博客

02-04

583

特征归一化场景描述知识点总结场景描述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。想要得到更为精准的结果，就需要进行特征归一化（No...

机器学习归一化特征编码

小森的博客

06-13

1458

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。

机器学习---特征归一化处理

qq_45734454的博客

11-08

3457

对于大多数的机器学习算法和优化算法来说，将特征值缩放到相同区间可以使得获取性能更好的模型。就梯度下降算法而言，例如有两个不同的特征，第一个特征的取值范围为1-10，第二个特征的取值范围1~10000。在梯度下降算法中，代价函数为最小平方误差函数，所以在使用梯度下降算法的时候，算法会明显的偏向于第二个特征。所以进行需要对特征归一化，今天我介绍一下归一化方法。一、两种常用的归一化方法：（1）min...

机器学习中数据归一化处理

最新发布

07-23

为了避免这种因特征数值范围差异而导致的计算偏差，数据归一化处理显得十分必要。其核心思想是将所有特征数据映射到一个相对一致的范围，使各特征在模型计算中具有平等的重要性。最值归一化公式为：Norm(x i )= max...

机器学习-特征工程-归一化

迷路剑客个人博客

02-18

604

机器学习-特征工程-归一化 转载声明本文大量内容系转载自以下文章，有删改，并参考其他文档资料加入了一些内容：为什么要对数据进行归一化处理？作者：忆臻出处：知乎转载仅为方便学习查看，一切权利属于原作者，本人只是做了整理和排版，如果带来不便请联系我删除。摘要在喂给机器学习模型的数据中，对数据要进行归一化的处理。为什么要进行归一化处理，下面从寻找最优解这个角度给出自己的看法。 0x0...

机器学习-归一化

weixin_45862390的博客

01-15

1527

（Standardization）是将数据按比例缩放，使其具有特定的统计特征，通常是将数据的均值调整为0，标准差调整为1。标准化是一种常见的数据预处理技术，特别是在进行机器学习时，通常会使用标准化来确保各个特征（变量）的尺度一致，以避免某些特征对模型产生过大或过小的影响。

机器学习面试必知：特征归一化

Neekity的博客

03-06

646

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。线性归一化，对原数据进行线性变换，使得结果映射到[0,1]的范围。Xnorm=X−XminXmax−XminX_{norm}=\frac{X-X_{min}}{X_{max}-X_{min}}Xnorm=Xmax−XminX−Xmin 零均值归一化，将原数据映射到均值为0，标准差为1的分...

【机器学习与深度学习理论要点】03.特征归一化的概念、特点、方法及应用模型

yegeli的博客

08-08

629

1）什么是特征归一化 对数值类型的特征做归一化，可以将所有的特征都统一到一个大致相同的数值区间内。 2）为什么要特征归一化 为了消除数据特征之间的量纲影响，使得不同指标之间有可比性。 归一化后加快了梯度下降求最优解的速度。 归一化有可能提高精度。 3）特征归一化常用方法线性函数归一化：它对原始数据进行线性变换，使结果映射到[0,1]的范围，实现对原始数据的等比缩放。零均值归一化：它会讲原始数据映射到均值为0，标准差为1的分布上。 4）归一化处理实用模型应用归一化的模型。在实际应用中，通过梯度

【深度学习/机器学习】为什么要归一化？归一化方法详解

Danger的博客

02-17

1万+

【深度学习/机器学习】为什么要归一化？归一化方法详解

【机器学习】为什么需要对数值型的特征做归一化(Normalization)？

wzk4869的博客

02-21

2898

【机器学习】为什么需要对数值型的特征做归一化(Normalization)？

特征归一化

Bulling_的博客

10-16

1045

特征归一化是机器学习中非常重要的数据预处理步骤，它主要目的是将不同量纲或数值范围的特征转换到同一尺度上，以消除特征之间的量纲影响，确保不同指标具有可比性。这一过程有助于提高机器学习模型的性能和收敛速度，特别是在使用基于梯度下降的优化算法时。

详解机器学习中的数据处理（二）——特征归一化

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思绪无限的博客

03-01

2万+

摘要：在机器学习中，我们的数据集往往存在各种各样的问题，如果不对数据进行预处理，模型的训练和预测就难以进行。这一系列博文将介绍一下机器学习中的数据预处理问题，以UCI数据集为例详细介绍缺失值处理、连续特征离散化，特征归一化及离散特征的编码等问题，同时会附上处理的MATLAB程序代码，这篇博文介绍特征归一化，要点如下：特征归一化方法、MATLAB代码实现。

机器学习之归一化

m0_46926492的博客

11-29

2877

θαxjiz(θj)yiθj:=θj−α∗∂θj∂Loss(θ):=θj−α∗(z(θj)−yi)∗xji对参数求偏导【求梯度】如下：θ1θ2:=θ1−α∗(z(θ1)−yi)∗x1i:=θ2−α∗(z(θ2)−yi)∗x2i。

机器学习中特征归一化的方法

dyy的专栏

01-25

1142

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）

[机器学习] 数据特征标准化和归一化

摩登都市天空---专栏

07-24

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。 归一化 就是将训练集中某一列数值特征（假设是第i列）的值缩放到0和1之间。方法如下所示：标准化就是将训练集中某一列数值特征（假设是第i列）的值缩放成均值为0，方差为1的状态。如下所示：进一步明确二者含义 ...

机器学习特征归一化

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。通过对数值型特征进行归一化操作，可以使所有特征处于相似的数量级范围内[^3]。 #### 常见的特征归一化方法及其作用以下是几种常见的特征归一化方法以及它们的作用： 1. **线性归一化 (Min-Max 归一化)** Min-Max 归一化通过线性变换将原始数据映射至指定区间（通常为 [0,1]）。这种方法适用于数据分布较为均匀的情况，并能有效保留数据间的相对关系。公式表示如下： \[ X_{\text{norm}} = \frac{X - X_{\min}}{X_{\max} - X_{\min}} \] 这里 \(X\) 表示原始数据，\(X_{\min}\) 和 \(X_{\max}\) 分别代表样本集合中的最小值与最大值。 2. **零均值归一化 (Z-Score Normalization)** 零均值归一化也称为标准差标准化，它会先计算每列特征的平均数 (\(\mu\)) 及标准偏差 (\(\sigma\)) ，再利用下述方程转换原数据点使其服从均值为 0 方差为 1 的正态分布。 \[ X_{\text{std}} = \frac{X - \mu}{\sigma} \] 此种方式特别适合当数据呈现近似高斯分布时采用[^1]。 3. **基于其他数学函数的归一化** 当面对极端值较多的数据集或者希望压缩较大数值的影响时，则可以选择诸如对数(logarithmic scaling)，倒数(reciprocal transformation), 或者双曲正切(tanh function)等方式来进行非线性的尺度变化[^2]。 #### 应用场景分析 - 数据分化较大的情况：如果某些维度上的取值跨度极大而另一些则非常集中，在这种情况下应用合适的归一化手段能够帮助提升分类器效果； - 距离度量为基础的学习模型：像 KNN(K Nearest Neighbor)，SVM(Support Vector Machine with RBF kernel)之类的依赖欧几里得距离衡量实例相似程度的算法尤其受益于此过程因为未经处理可能会让那些幅度较高的属性主导最终决策边界形成； - 梯度下降优化求解的目标函数：对于很多需要迭代更新权重参数并通过梯度方向寻找最优解的问题而言，良好的初始化状态加上合理的步长控制往往离不开恰当规模约束后的输入向量支持； ```python from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler, StandardScaler # 示例代码展示如何使用 scikit-learn 中内置工具完成上述两种基本形式的操作 data = [[-1, 2], [-0.5, 6], [0, 10], [1, 18]] scaler_min_max = MinMaxScaler() normalized_data_mm = scaler_min_max.fit_transform(data) scaler_z_score = StandardScaler() standardized_data_zs = scaler_z_score.fit_transform(data) ```