量纲

【总结】做数据归一化时出现的小问题

我们知道在一个数据集里，存在着多个特征，而这些特征的量纲大多数情况下不会全部一致，因此，这是我们需要对数据集进行归一化处理，如下所示，是我要处理的数据。在归一化方法中，一般有两种方法。
张三生♂·2020-08-14 18:15

postgreSQL使用sql归一化数据表的某列，以及出现“字段 ‘xxx’ 必须出现在 GROUP BY 子句中或者在聚合函数中”错误的可能原因之一

主要是为了方便数据处理，或者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。
自闭火柴的玩具熊·2020-08-14 10:28

特征归一化，意义、方法、使用场景

一、数据标准化的意义：1、数据的量纲不同；数量级差别很大经过标准化处理后，原始数据转化为无量纲化指标测评值，各指标值处于同一数量级别，可进行综合测评分析。
Shawn.Leung·2020-08-14 07:22

关于天线功率dBi、dBd、dB、dBm、dBc相关含义

注意，分贝只用来评价一个物理量和另一个物理量之间的比例关系，它本身并没有物理量纲。两个量之间的比例每增加10倍，则它们的差可以表示为10个分贝。
Robins_Iee·2020-08-14 01:20

TOPSIS法（优劣解距离法）

为了消除不同指标量纲的影响。对其标准化的矩阵记为Z，Z中的每一个元素：举例如下（正向化标准化）：中间型指标极大
Wendy Cao·2020-08-14 00:05

特征工程介绍

特征工程基础知识文章目录1.特征工程是什么2.数据预处理2.1无量纲化2.1.1标准化2.1.2区间缩放法2.1.3归一化2.2特征二值化2.3独热编码2.4缺失值计算3.特征选择3.1Filter（过滤法
mingxiaod·2020-08-13 16:04

ML - numpy实现 PCA主成分分析

数据标准化、消除量纲影响。本例用x-E(x)做简化处理计算协方差矩阵。计算特征值和特征向量。保留最重要、即最大的k个特征值和其对应的特征向量。（通常k=0.85。#得到的特征值，是从大
htuhxf·2020-08-13 14:14

python实现空气质量指数爬取，输出csv文件

"""空气质量指数计算方法定量描述空气质量状况的无量纲指数版本7.0智能爬取网页数据获取所有城市的AQIbs=BeautifulSoup(url,html_parser,指定解析器enoding指定编码格式
越过山丘，佳人等候·2020-08-12 18:18

sklearn学习（数据预处理和特征工程）

数据预处理和特征工程数据挖掘的五大流程：1.2sklearn中的数据预处理和特征工程2数据预处理Preprocessing&Impute2.1数据无量纲化2.3处理分类型特征：编码与哑变量参数含义&输入
晨沉宸辰·2020-08-12 16:05

spss实现中心化处理、标准化处理和归一化处理

文章目录一、中心化、标准化、归一化简单描述二、中心化处理三、标准化处理四、归一化处理五、参考资料一、中心化、标准化、归一化简单描述意义：数据中心化和标准化在回归分析中是取消由于量纲不同、自身变异或者数值相差较大所引起的误差
learnergu·2020-08-12 14:08

机器学习小目标--数据表示与特征工程

知识点描述：简单的数据预处理和特征工程我们的学习目标有四个：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：二值化与分段一种特征常见的特征类型就是分类特征
beautiful_well·2020-08-11 21:48

归一化 （Normalization）、标准化 （Standardization）和中心化/零均值化 （Zero-centered）

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。
Sany 何灿·2020-08-11 20:05

数据分析多元思维模型

如何成为优秀的分析师数据分析多元思维模型一.中观能力：真正的专业度，包含技术思维，逻辑性，价值点三个点1.技术思维：对分析需要用到的技术是否理解到位，是停留在理论阶段还是实践阶段举例：标准化的目的是去除量纲量级的差异性案例
阿坤996·2020-08-11 20:29

SAS进行主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）

进行主成分分析主要步骤如下：1.指标数据标准化（SPSS软件自动执行），目的是消除不同量纲的影响；2.指标之间的相关性判定；3.确定主成分个数m；4.主成分Fi表达式；5.主成分Fi命名；影响中国蔬菜产量的若干因素
whucv·2020-08-11 10:29

数据预处理之归一化和标准化

2、把有量纲表达式变为无量纲表达式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。
taon1607·2020-08-11 04:48

数据预处理主要包括什么？

无量纲化无量纲化主要解决数据的量纲不同的问题，使不同的数据转换到同一规格，常见的方法有标准化和区间缩放法。标准化的假设前提是特征值服从正态分布。
飒白·2020-08-11 03:58

拼多多笔试题

马氏距离https://zhuanlan.zhihu.com/p/46626607、马氏距离的优劣：优点：它不受量纲的影响，两点之间的马氏距离与原始数据的测量单位无关，由标准化数据和中心化数据(即原始数据与均值之差
bili_9794454062·2020-08-10 20:46

文本相似性检测---词语权重计算

第二种是把有量纲（量纲是指单位）表达式变为无量纲表达式，
Johline·2020-08-10 14:33

信息熵计算权重

对矩阵消除量纲并做归一化处理得到矩阵Y，其中的矩阵Y中的任何一个值都在[0,1]内；计算每个参数的熵
Wake_me_Up123·2020-08-09 06:49

什么是分贝dB？

它似乎是一个测量值的单位，通常是纵轴，但实际上它不是一个单位，它是个无量纲。我们经常在声学、振动、电子学、电信、音频工程&设计等领域见到它。既然它是个无量纲，那我们为什么要用它呢，怎么正确使用它呢？
慢慢的燃烧·2020-08-08 22:57

增量式PID和位置式PID

panpan_0315的博客原文地址http://www.eefocus.com/panpan_0315/blog/10-08/194022_25161.html1.先介绍几个概念，首先是比例带比例带是一个无量纲的纯数值
Alvin Peng·2020-08-08 14:59

对分贝（dB）概念的理解

其中，Av和Ai没有量纲，在工程上常用以10为底的对数增益表示：电压增益=20*lg|Av|dB；电流增益=20*lg|Ai|dB。
kevinhg·2020-08-08 11:11

音量和分贝（二）

其中，Av和Ai没有量纲，在工程上常用以10为底的对数增益表示：电压增益=20*lg|Av|单位dB；电流增益=20*lg|Ai|单位dB。
徐新华·2020-08-08 10:33

电源抑制比（PSRR ）

无量纲比通常称为电源电压抑制比(PSRR)，以dB表示时则称为电源电压抑制(PSR)。但是，PSRR和PSR几乎总能互换使用，半导体行业很少有相关标准。
YOYO--小天·2020-08-04 18:21

使用sklearn做特征工程

2数据预处理2.1无量纲化2.1.1标准化2.1.2区间缩放法2.1.3标准化与归一化的区别2.2对定量特征二值化2.3对定性特征哑编码2.4缺失值计算2.5数据变换2.6回顾3特征选择3.1Filter3.1.1
或许快要下雪了吧·2020-08-04 17:55

数学建模之灰色模型

附Matlab代码）灰色关联分析灰色预测模型GM(1,1)模型GM(1,N)模型写在最后灰色关联分析数据变换  为保证建模的质量与系统分析的正确结果，对收集来的原始数据必须进行数据变换和处理，使其消除量纲和具有可比性
sybs·2020-08-04 00:59

MATLAB主成分分析-----------2019/8/23

注意：1）主成分分析的结果受量纲的影响(回归分析结果不受量纲的影响),所以实际中先把各变量的数据标准化，然后使用
立里∑·2020-08-03 23:42

特征工程全过程

文章目录简介数据预处理无量纲化标准化区间缩放法标准化与归一化的区别对定量特征二值化对定性特征哑编码缺失值计算数据变换回顾特征选择Filter方差选择法相关系数法卡方检验互信息法Wrapper递归特征消除法
weixin_jumery·2020-08-03 08:05

数据归一化和两种常用的归一化方法

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
weixin_34072458·2020-08-03 07:19

数据缩放与转换Data Scaling and Transformation

Daya-Jin/ML_for_learner原博客：https://daya-jin.github.io/2019/03/20/Data_Scaling/Scaling数据缩放的实质就是对数据进行无量纲化处理或弱化量纲
qq435248055·2020-08-03 03:57

【机器学习】数据预处理与特征工程

2数据预处理2.1无量纲化2.1.1标准化2.1.2区间缩放法2.1.3标准化与正则化的区别2.2对定量特征二值化2.3对定性特征哑编码2.4缺失值计算2.5数据变换2.6回顾3特征选择(feature_selection
且行且安~·2020-08-01 14:43

机器学习-- 数据转换

一.标准化的原因通常情况下是为了消除量纲的影响。譬如一个百分制的变量与一个5分值的变量在一起怎么比较？
泡泡坪·2020-08-01 12:51

归一化 （Normalization）、标准化 （Standardization）和中心化/零均值化 （Zero-centered）

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。  
千丈之松·2020-08-01 12:44

sklearn中的数据预处理

类功能说明StandardScaler无量纲化标准化，基于特征矩阵的列，将特征值转换至服从标准正态分布MinMaxScaler无量纲化区间缩放，基于最大最小值，将特征值转换到[0,1]区间上Normalizer
称霸全国·2020-08-01 09:27

sklearn数据预处理和特征工程

文章目录1数据挖掘的五大流程2sklearn中数据处理和特征工程的模块3数据预测处理Preprocessing和Impute3.1数据无量纲化3.2缺失值3.3处理分类型特征3.4处理连续型特征：二值化和分箱
yctjin·2020-08-01 07:47

统计学相关tips

2、归一化：一、归一化的作用是：将数据去掉量纲的影响。简单的讲，由于数据单位不一致，故需将不同的数据进行格式化，
Rainysong·2020-08-01 02:27

机器学习中数据预处理的方式

数据标量化如果需要学习的不同的数据标签之间的量纲差距太大，那么需要进行数据标量化操作，有3个主要的优势：可以使梯度下降更快躲避“NaN陷阱”，数据中有些数值可能超过了计算机的表示范围，把这些数据引入计算过程
Erick_Lv·2020-07-31 22:43

1. 数据预处理-数据归一化和数据规范化

1.数据归一化1.1.作用把数据映射到[0,1]的区间中把有量纲形式变成无量纲形式1.2.算法1.2.1.最小-最大归一化Y=X−XminXmax−Xmin把X的值映射到[0,1]的区域中，因为必有X<
zhichengMLE·2020-07-30 23:45

sklearn库学习笔记1——preprocessing库

本次主要学习sklearn的preprocessing库：用来对数据预处理，包括无量纲化，特征二值化，定性数据量化等。
wateryouyouyou·2020-07-30 20:45

各种器件的灵敏度、精度、分辨率的区别

当器件的输入输出量纲一致时，灵敏度可以看成放大倍
卖了佛冷·2020-07-30 06:55

吴恩达机器学习线性回归练习题：多变量线性回归（octave实现）

特征标准化，对应featureNormalize函数作用：消除不同特征间的量纲，提高梯度下降的速度，缩短收敛时间需要在featureNormalize.m文件中填充的代码：mu=mean(X);%计算每个特征的均值
爱小白兔的大懒熊·2020-07-30 06:23

机器学习第三周-数据预处理和特征工程

一、数据归一化原因：样本有多个维度时，量纲的不同会影响特征的重要程度，如果将数据进行归一化处理可以消除量纲对特征的影响常用的归一化方式有两种：最值归一化：Xs=（X–Xmin）/（Xmax–Xmin）适用于特征有明显边界的情况均值方差归一化
繁华落幕_0f7c·2020-07-30 02:33

多指标综合评价中指标正向化和无量纲化方法的选择

摘要：本文用实例说明了多指标综合评价中，用“倒数逆变换法”进行指标正向化时会完全改变原指标的分布规律，影响综合评价结果的准确性；对三种常用无量纲化方法——极差变换法、标准化法和均值化法的选择使用问题，用实例进行了比较分析
weixin_34067980·2020-07-29 06:28

老猿学5G：多量纲计费与QoS的QCI、5QI、ARP、GBR和MBR

☞░前往老猿Python博文目录░一、多量纲计费多量纲计费是与传统的计费模式相区别的一种计费模式，传统的计费基本上都是通过使用量、使用时长或包固定时长等方式计费，而多量纲计费是指在考虑以上方式之外，对流量等业务采用按上下行速率
LaoYuanPython·2020-07-29 04:49

特征工程——特征转换

一、连续型变量1.1连续变量无量纲化1.2连续变量数据变换1.3连续变量离散化二、类别变量编码三、时间型、日期型变量转换四、缺失值处理五、特征组合一、连续型变量1.1连续变量无量纲化无量纲化：使不同规格尺度的数据转化统一规格尺度
SongpingWang·2020-07-28 23:25

Spark RDD转DataFrame并更改列column的类型

文本数据:@idnamevalueunit//序号基准值名基准值量纲#1CD.功率.0100MVA#2CD.电压.10001000KV#3CD.电压.800800KV#4CD.电压.750750KV#5CD
我在北国不背锅·2020-07-28 22:21

sklearn数据预处理：归一化、标准化

2、把有量纲表达式变为无量纲表达式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。
南方有夏花·2020-07-28 20:45

数据规范化（归一化）、及Z-score标准化

不同评价指标往往具有不同的量纲，数值见的差别可能很大，不进行处理可能会影响到数据分析的结果。
Shaing_Saying·2020-07-28 20:10

机器学习笔记之—数据的标准化

数据的标准化是一个比较常用的数据预处理方法，其目的是处理不同量纲的数据，使其缩放到相同的数据区间和范围，以减少规模，特征、分布差异对模型的影响。标准化后的数据还具有了直接计算并生成符合指标的意义。
数据小白的进阶之路·2020-07-28 20:33

数据归一化和其在sklearn中的处理

weibo.com/234654758Github：https://github.com/thinkgamer一：数据归一化数据归一化（标准化）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
ducode·2020-07-28 18:03
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