量纲

2025秋招计算机视觉面试题（十一) - 为什么输入网络前要对图像做归一化

问题背景在面试的时候，面试官先问的问题是“机器学习中为什么要做特征归一化”，我的回答是“特征归一化可以消除特征之间量纲不同的影响，不然分析出来的结果显然会倾向于数值差别比较大的特征，另外从梯度下降的角度理解

微凉的衣柜·2024-09-05 20:17

机器学习小组第三周：简单的数据预处理和特征工程

学习目标●无量纲化：最值归一化、均值方差归一化及sklearn中的Scaler●缺失值处理●处理分类型特征：编码与哑变量●处理连续型特征：二值化与分段学习资料首先，参考：《机器学习的敲门砖：归一化与KD

-Helslie·2024-09-01 12:24

全量知识系统微服务及特征复数空间和立体逻辑方阵的设想及百度AI回复

理解这句话，并使用一个立方逻辑方阵来描述“全量知识系统”中全量知识的量纲化的程序结构，作为全量知识系统中两个原型的一个原始版本A1.立方方阵与全量知识管理这句话描述了一个概念，即立方逻辑方阵被用作全量知识系统程序化的基础

一水鉴天·2024-03-19 16:28

流体力学中常见的量纲为1的量

符号参数Ca空泡数Cf表面摩擦系数CP压力系数EC艾克特(Eckert)数Fr弗劳德(Froude)数Kn克努森(Knudsen)数Ma马赫(Mach)数Nu努塞尔(Nusselt)数Pr普朗特(Prandtl)数Re雷诺(Reynolds)数Sc施密特(Schmidt)数We韦伯(Weber)数符号参数CD阻力系数St斯坦顿(Stanton)数CM力矩系数Eu欧拉(Euler)数Gr格拉晓夫(G

环能jvav大师·2024-02-12 06:03

流体力学常用下角符号、上角符号及上标符号

临界值e自由来流、外部势流f流体g气体l液体、流层m模型n法向o特征量r恢复t湍流、实物tr转捩x在x处v粘性w水、壁面0初始值、滞止状态∞无穷远上角符号符号含义′微分、湍流脉动、液相物理量″气相物理量o量纲为

环能jvav大师·2024-02-12 06:33

遥感数字图像的基础及遥感的特点

图1所示的是一幅遥感数字图像，原始图像的亮度值是无量纲的数字，变化范围与传感器的量化处理有关，如果图像量化值是8bit，则图像亮度值的动态变化范围在0～255，依此类推。

安然喵·2024-02-08 12:48

数据无量纲化学习（1）：三种常用数据缩放方法的对比：StandardScaler、MinMaxScaler、RobustScaler

一、数据无量纲化将不同规格的数据转换到同一规格，或将不同分布的数据转换到某个特定分布的需求，这种需求统称为将数据“无量纲化”。

Tony Einstein·2024-02-06 22:03

Fluent UDF中的矢量和量纲宏（Vector and Dimension Macros）

记录一下，方便后续查找。ANSYSFluent提供了一些实用程序，您可以在UDF中使用这些实用程序来访问或操作矢量量以及处理二维和三维。这些实用程序在代码中被实现为宏。矢量实用程序宏有一个命名约定。V表示矢量，S表示标量，D表示三个矢量分量的序列(asequenceofthreevectorcomponentsof)，其中第三个分量在二维计算中总是被忽略。矢量函数中不遵循括号、指数、乘法、除法、加

BetterFlow_CFD·2024-02-04 14:54

[Python] 如何使用scikit-learn的preprocessing和impute模块进行数据预处理（数据无量纲化，缺失值填充，对分类型特征编码与哑变量，对连续型特征进行二值化与分段）

数据挖掘的五大流程获取数据从各种来源收集数据，包括但不限于数据库、数据仓库、互联网、传感器、社交媒体等。获取数据的方式可以通过数据抓取、数据爬取、数据采集工具等方法进行。数据获取是数据挖掘的第一步，关键在于选择合适的数据源、确定需要的数据特征，并采用适当的技术和方法进行数据的提取和整理。数据预处理数据预处理是从数据中检测，纠正或删除损坏，不准确或不适用于模型的记录的过程。可能面对的问题有：数据类型

老狼IT工作室·2024-02-03 18:16

151基于matlab的齿轮-轴-轴承系统的含间隙非线性动力学模型

基于matlab的齿轮-轴-轴承系统的含间隙非线性动力学模型，根据牛顿第二定律，建立齿轮系统啮合的非线性动力学方程，同时也主要应用修正Capone模型的滑动轴承无量纲化雷诺方程，利用这些方程推到公式建模

顶呱呱程序·2024-02-02 06:29

PCA填坑篇——使用PCA到底需不需要数据去量纲？

一：为什么要去量纲表征相同属性（单位不同）的各特征之间才有可比性，如1cm与0.1kg你怎么比？

皮皮蒋·2024-01-31 04:54

sklearn.preprocessing中的标准化StandardScaler与scale的区别

scale1、标准化概述2、两种标准化的区别1、标准化概述标准化主要用于对样本数据在不同特征维度进行伸缩变换，目的是使得不同度量之间的特征具有可比性，同时不改变原始数据的分布一些机器学习算法对输入数据的规模和量纲非常敏感

对许·2024-01-30 12:54

数学建模笔记——评价类模型之熵权法

也就是通过标准化，消除量纲的影响。计算得分并排序公式就是。对于上述和的计算，我们往往使用的

陨落的小白·2024-01-29 16:07

双目测距

“@scyscyao：在OpenCV中，f的量纲是像素点，T的量纲由定标板棋盘格的实际尺寸和用户输入值确定，一般是以毫米为单位（当然为了精度提高也可以设置为0.1毫米量级），d=xl-xr的量纲也是像素点

超凡三眼仔·2024-01-29 04:17

数模.聚类模型

一、前言二、K-means聚类算法下面是针对量纲不同进行的操作三、系统聚类spass操作spass操作总结：最好使用系统聚类算法，在论文上写的的内容更加充实，图片也较多四、DBSCAN算法适用于这种比较有规律的

丰海洋·2024-01-28 03:50

第二章多变量线性回归

其次，不同特征的尺度或量纲可能不同，需要进行归一化或标准化处理，以使所有特征都

清☆茶·2024-01-26 06:09

MCM备赛笔记——熵权法

数据标准化正向化：由于不同指标的量纲和数量级可能不同，需要

我我我想出去玩·2024-01-21 10:18

玻尔兹曼常数

格尔茨曼常数的量纲是能量除以温度，与熵相同。它以奥地利科学家路德维希·玻尔兹曼的名字命名。作为2019年SI基本单位重新定义的一部分，萨尔茨曼常数

计算机辅助工程·2024-01-19 17:08

【机器学习300问】12、为什么要进行特征归一化？

一、为了消除数据特征之间的量纲影响使得不同指标之间具有可比性。

小oo呆·2024-01-19 10:08

数据标准化与归一化及其区别

需要对此类数值型特征进行无量纲化处理，

Bigdataxy·2024-01-19 00:44

深度研究：回归模型评价指标R2_score

但是当量纲不同时，RMSE、MAE、MSE难以衡量模型效果好坏。这就需要用到R2_score，实际使用时，会遇到许多问题，今天我们深度研究一下。

统计学家·2024-01-16 22:09

特征工程-特征处理（二）

不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位，

alstonlou·2024-01-16 21:33

【数据预处理】什么时候需要数据归一化？

无量纲化避免数值问题，避免因过大或过小的异常值引发的数值问题，去除奇异样本数据导致的不良影响。

dataloading·2024-01-15 07:13

Python可视化和动画模拟物理

物理量有一个量纲，如果你想为一个物理量指定一个具体的值，那么这个值就是由度量与度量单位的乘积组成的。无论何时进行物理计算，都应随身携带测量单位

亚图跨际·2024-01-13 11:22

2021-08-15 数据标准化的常见方法(Min-Max标准化、Z-Score标准化等)

数据的标准化:将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间，一般目的在于：去除数据的单位限制，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。

学习生信的小兔子·2024-01-12 11:17

易 AI - 机器学习计算机视觉基础

原文：http://makeoptim.com/deep-learning/yiai-cv计算机视觉表达黑白图灰度图彩色图操作卷积均值滤波归一化统一量纲加速模型训练梯度下降GPU浮点运算小结参考链接上一篇讲解了机器学习数据集的概念以及如何收集图片数据集

CatchZeng·2024-01-12 09:41

一文讲透使用SPSS统计分析软件绘制双轴线图

如果不同作图对象的度量单位不同或者量纲不同，那么就可以用双轴线图，它在一幅图中给出两个纵坐标轴，分别用来刻画不同的

数据科学作家·2024-01-07 22:04

影子价格 Shadow Price

每个约束对应一个影子价格，量纲为目标函数的”单位/约束单位”原规划对偶规划max⁡z=∑j=1ncjxjs.t.{∑j=1naijxj≤bi(i=1,2,…,m)xj≥0(j=1

思想在拧紧·2024-01-06 15:22

数据预处理-什么时候独热编码和归一化

数据的无量纲化包括中心化（Zero-centered或者Mean-subtraction）处理和缩放处理中心化是减去某个固定值，即平移数据。

岛屿云烟dyyy·2024-01-06 02:42

数学建模 -- 灰色关联分析

内容出自课程《数学建模学习交流》，主讲人：清风主要用于系统分析和综合评价非主流主成分分析不可以综合评价是用来降维的案例一：进行系统分析第一步：画统计图并且分析第二步：确定分析数列第三步：对变量进行预处理去量纲缩小变量范围

yb0os5·2024-01-05 02:40

2024美赛备战1--数据处理（数据预处理，异常值处理，预测模型，插值拟合 *必看）

此外，带单位的数据也需要通过无量纲处理以减少单位对计算的影响。因此正确的数据预处理是前期值得关注的任务。2.缺失数据(1)均值填充法如果缺失值是数值型的，就根据该属性在其

建模忠哥小师妹·2024-01-04 09:25

（3-3-01）数据标准化与归一化

下面列出了标准化的重要性及其影响信息：消除量纲差异：不同特征的单位和范围可能会导致模型受到某些特征的影响更大。标准化可以将所有特征调整为相同的尺度，消除量纲差异，使得模型更能关注特征的本质信息。提高

码农三叔·2024-01-04 07:09

数据预处理方法

数据标准化方是为了消除量纲影响，使数据具有可比性，方法有：规范化处理（min-max法）：yi=xi−min

XueminXu·2024-01-03 16:25

机器学习（三） -- 特征工程（2）

系列文章目录机器学习（一）--概述机器学习（二）--数据预处理（1-3）机器学习（三）--特征工程（1-2）未完待续……目录系列文章目录前言三、特征预处理1.1、无量纲化2、归一化2.2.1、线性归一化

₫从心·2024-01-03 13:54

【Python&RS】基于Python对栅格数据进行归一化（统一量纲至0~1）

1原理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

RS迷途小书童·2023-12-30 19:33

多元正态分析(3):聚类分析

3.1简介3.1.1聚类分析概念将分类对象（样本、指标）分成若干类，相似的归为一类定量的指标之间相似性的度量：统计距离统计距离包括：注意：欧氏距离、绝对值距离、明考斯基距离、切比雪夫距离受量纲的影响！！

Oasis of the World·2023-12-29 08:17

2021-12-17 数据标准化学习记录

数据标准化处理主要包括数据同趋化处理和无量纲化处理两个方面。数据同趋化处理主要解决不同性质数据问题，对不同性质指标直接加总不能正确反映不

顽强的火锅·2023-12-29 00:19

特征工程——特征归一化

在现实生活中，我们需要处理的数据大部分的量纲都是不一样的，如果不做归一化的话就会会出现的问题是，不同量纲的数据在梯度下降过程中下降的速度是不一样的，但是如果数据都是同一量纲下的数据的话，找到最优解的迭代次数会少很多

乔大叶_803e·2023-12-26 20:13

机器学习之归一化

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

小光K·2023-12-26 01:55

标准化和归一化

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。

小智rando·2023-12-23 14:06

大数据机器学习与深度学习——回归模型评估

但是当量纲不同时，RMSE、MAE、MSE难以衡量模型效果好坏，这就需要用到R2_score。

星川皆无恙·2023-12-22 13:51

神经网络：数据预处理知识点

以下是一些常见的深度学习数据预处理方法：标准化/归一化（Normalization）：数据标准化是一个常用的数据预处理操作，目的是处理不同规模和量纲的数据，使其缩放到相同的数据区间和范围，以减少规模、特征

是Dream呀·2023-12-22 11:57

数学建模学习笔记-皮尔逊相关系数

别被算法PUA·2023-12-21 09:00

大数据知识分享：Python特征工程之特征缩放

不同特征之间往往具有不同的量纲，由此所造成的数值间的分布差异可能会很大，为了消除可能造成的影响，需要对数据进行标准化处理，即特征缩放。

泰迪智能科技·2023-12-18 19:30

4步带你了解什么是归一化！

归一化是一种常见的数据预处理技术，用于将数据转换为统一的比例范围，以消除不同变量之间的量纲差异。

AI_dataloads·2023-12-18 18:41

数据预处理(四)——数据标准化

主要内容：数据预处理的必要性数据清洗数据集成数据标准化数据规约数据变换与离散化利用sklearn进行数据预处理小结四、数据标准化不同特征之间往往具有不同的量纲，由此造成数值间的差异很大。

shi_jiaye·2023-12-16 17:42

Python 全栈体系【四阶】（五）

第四章机器学习三、数据预处理1.数据预处理的目的去除无效数据、不规范数据、错误数据补齐缺失值对数据范围、量纲、格式、类型进行统一化处理，更容易进行后续计算2.预处理方法2.1标准化（均值移除）让样本矩阵中的每一列的平均值为

柠檬小帽·2023-12-16 12:44

优化机器学习：解析数据归一化的重要性与应用

这样做的主要目的是消除不同特征之间的量纲差异或数值范围差异，以确保模型在训练时更稳定、更有效地学习特征之间的关系。通常，机器学习模型对输入数据的尺度和分布敏感。

星宇星静·2023-11-30 09:35

2022-05-25

急性装载黄金量纲我心惊新黄金量感觉身体

救救胖子宁理功·2023-11-30 07:51

Qt Boost库使用

最近做的射频项目需要进行各种数据物理量单位转换，如：dBm,dBmV,dBuV,W,V,A,dBmA等，打算使用Boost::Units库(实现了物理学的量纲处理)，记录学习；感谢下文中借鉴到的各位大佬

没用的阿_吉·2023-11-28 17:31

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