关于ML、DL中的一些问题(2)——数据归一化方法
来源:互联网 发布:大数据时代监狱管理 编辑:程序博客网 时间:2024/05/19 17:25
线性函数归一化(Min-Max scaling)
也称为离差标准化,是对原始数据的线性变换,使结果值映射到[0 - 1]之间。转换函数如下:
0均值标准化(Z-score)
这种方法给予原始数据的均值(mean)和标准差(standard deviation)进行数据的标准化。经过处理的数据符合标准正态分布,即均值为0,标准差为1,转化函数为:
其中 μ为原始数据的均值,σ为原始数据的标准差
1 0
- 关于ML、DL中的一些问题(2)——数据归一化方法
- 关于ML、DL中的一些问题(1)——数据归一化的作用
- ML/ DL/CV 一些常见的问题的小tips
- Spark ML包中的几种归一化方法总结
- Spark ML包中的几种归一化方法总结
- 数据规范化(归一化)方法
- ML、DL单词(1)
- ML && DL 知乎问题收集
- Matlab中的数据归一化
- Matlab中的数据归一化
- Matlab中的数据归一化
- Matlab中的数据归一化
- 数据归归一化方法(标准化)
- 数据标准化/归一化方法
- 数据归一化方法
- 数据归一化方法大全
- 数据归一化方法
- 数据归一化的方法
- Android--TabLayout的用法
- 视频格式转换之ffmpeg的使用
- QML
- [gridview]--yii2数据列表插件-gridview [基础教程]
- 关于spring中事务不回滚的解决方式
- 关于ML、DL中的一些问题(2)——数据归一化方法
- dfs;
- cd无效问题
- 一个随机数组的排序
- 关于VS中的调试信息输出
- 安卓复习之旅—raw和assets文件夹的作用,区别
- kaoshiyi;
- 对javascript中复制变量值的理解
- HOG算子