量纲

决策树、随机森林、GBDT、xgboost、lightgbm、CatBoost相关分析

基础一切树模型的都是基于特征空间划分的条件概率分布，都具有方差大的特性，对量纲无要求，所以我们先介绍几种条件概率公式：一,条件概率二,全概率三,贝叶斯1.决策树递归树，它将特征空间划分为互不相交的单元。
ljtyxl·2020-07-28 14:28

sklearn机器学习之特征工程

特征工程是什么数据探索性分析ExploratoryDataAnalysisEDA数据预处理无量纲化数据规范化标准化0均值标准化Z-scorestandardization区间缩放法线性函数归一化Min-Maxscaling
ljtyxl·2020-07-28 14:27

标准化 / 归一化

/details/52247379数据的标准化（normalization）和归一化数据的标准化（normalization）将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间去除数据的单位限制，将其转化为无量纲的纯数值数据标准化方法直线型方法
文均·2020-07-28 07:54

python3机器学习——sklearn0.19.1版本——数据处理（一）（数据标准化、tfidf、独热编码）

数据预处理基础知识点链接：https://www.zhihu.com/question/29316149/answer/110159647通过特征提取，我们能得到未经处理的特征，这时的特征可能有以下问题：不属于同一量纲
loveliuzz·2020-07-28 02:14

卓老板第一季摘记（8）

3、为了保持量纲上的一致，所以速度和位置的不确定性应该表述为动量和位置的不确定性，这两个量相乘后量纲才等于
九里小叔·2020-07-28 01:19

数据标准化.归一化处理

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。
瑚楊AFPMCC·2020-07-28 01:05

三维重建（2）：双目相机的测距原理

但是通过标定得出的UR是负的，在OpenCV中，焦距f的量纲是像素点，基线b的量纲由定标棋盘格的实际尺寸和用户输入值确定，一般总是设成毫米，当然为了精度提高也可以设置为0.1毫米
QZX-light·2020-07-27 17:24

数据预处理学习（数据无量纲化、填补缺失值、处理分类特征：编码与哑变量、处理连续性特征：二值化与分段）

importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.preprocessingimportMinMaxScaler#归一化Normalizationfromsklearn.preprocessingimportStandardScaler#数据标准化fromsklearn.imputeimportSimpleImputer#填补缺失值(建议直接使用pandas)f
BSLDTH·2020-07-27 14:59

宏观研究中时间序列的处理和分析框架

标准化处理若没有取对数要考虑标准化，以消除循环成分的量纲差异主成分分析
CHEN_DIANDIAN·2020-07-25 11:13

数据挖掘面试题和职位技能需求

单纯的线性变换只是产生了倍数缩放，无法消除量纲对协方差的影响，而协方差是为了让投影后方差最大。2、PCA的主成分是什么在统计学中，主成分分析（PCA）是一种简化数据集的技术。它是一个线性变换。
AI信仰者·2020-07-20 23:25

特征工程-幅度调整-无量纲化（二）：归一化和标准化案例，看不懂你打我

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassns归一化一般泛指把数据压缩到0到1之间的浮点数。data=np.random.randint(10,100,size=(100,2))target=[0]*50+[1]*50plt.scatter(data[:,0],data[:,1],c=target)classMinMax(
汪雯琦·2020-07-16 06:05

时域分析——无量纲特征值含义一网打尽

上一篇文章中我们讲到了有量纲的特征值含义。
括号先森·2020-07-15 22:09

sklearn做单机特征工程

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
Yaphat·2020-07-15 19:12

特征锦囊：特征无量纲化的常见操作方法

今日锦囊特征无量纲化的常见操作方法第一招，从简单的特征量纲处理开始，这里介绍了3种无量纲化操作的方法，同时也附上相关的包以及调用方法，欢迎补充！
Pysamlam·2020-07-15 18:02

特征工程（三） 数据标准化和归一化

归一化：１）把数据变成(０，１)之间的小数２）把有量纲表达式变成无量纲表达式归一化算法有：1.线性转换y=(x-MinValue)/(MaxValue-MinValue２.对数函数转换：y=log10(
Nicholas_Liu2017·2020-07-15 18:44

统计学之变异系数与是非标志

变异系数的作用：消除变量水平和计量单位影响一次量纲的离散指标/平均数=变异系数
Lora鳃鳃·2020-07-15 18:25

【 特征工程 】----特征归一化的意义，方法，使用场景

【特征工程】特征归一化的意义，必要性和使用场景一.为什么要做特征归一化1.数据的量纲不同；数量级差别很大2、避免数值问题：太大的数会引发数值问题。
Fanniexia·2020-07-15 17:08

统计学的Python实现-016：变异系数

作者：长行时间：2019.03.15统计学解释变异系数：变异系数（coefficientofvariation），又称离散系数，是一个衡量数据离散程度的、没有量纲的统计量。其值为标准差与平均值之比。
长行·2020-07-15 17:28

特征工程--无量纲化

为什么要进行无量纲化，一般的，利用较小的单位表示属性将导致该属性具有较大值域，因此趋向于使这样的属性具有较大的影响或较高的权重，为避免对度量单位选择的依赖性，数据应该规范化，或者标准化。
名字就是个代号，我想不出什么好的·2020-07-15 14:25

理想解法TOPSIS评价

这次的评价是在无量纲化数据之后进行的，具体无量纲的方法在上一篇综合评价里有详细介绍，下面直接开始介绍理想评价法所谓理想评价法，就是找到各评价标准里边（就是评价矩阵里边的每一列）的最优解，然后将没一列最优解抽象出来
zhangyue_lala·2020-07-15 12:16

模式识别期末总结

（1）平移不变性（2）旋转不变性（3）尺度缩放不变性（4）不受量纲影响的特性线性判别函数的正负和数值大小的几何意义是（正（负）表示样本点位于判别界面法向量指向的正（负）半空间中；绝对值正比于样本点到判别界面的距离
vision泉·2020-07-15 06:16

python 机器学习之数据预处理

#数据预处理方法，主要是处理数据的量纲和同趋势化问题。
weixin_34380948·2020-07-15 05:07

k近邻算法-5.数据归一化

数据归一化（FeatureScaling）多个特征值时，其中某个特征数量级比较大，其他特征较小时，分类结果会被特征值所主导，而弱化了其他特征的影响，这是各个特征值的量纲不同所致，需要将数据归一化处理如上图所示
weixin_30527323·2020-07-15 03:20

永磁同步电机的标么值系统

1.标么值的介绍标么值是有名值和同量纲物理量的基值之比，其是无量纲的物理量。
昔时扬尘处·2020-07-14 20:04

三：简单数据预处理和特征工程（20191118-24)

0x00目标学习目标有四个：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。
s0k0y·2020-07-14 20:39

KNN算法原理详解及python代码实现

d进行排序，取d最近的k个样本统计样本的类别或值（k个），取其类别最多的类别（或平均值）对数据的要求对于缺失值需要处理（填充或者删除）分类变量需要编码（涉及距离计算）数据需要标准化或者归一化处理（消除量纲的影响
ecnu_frc_new·2020-07-14 03:19

去量纲、数据归一化

1、去量纲指是去除数据单位之间的不统一，将数据统一变换为无单位（统一单位）的数据集，也可以作为指标的权重，进行后续的加权计算。
星之所望·2020-07-13 20:30

阻抗匹配

值得注意的是，高频电路中，传输线上的电压和电流是以波的形式存在的，所谓的传输线特性阻抗，不是指简单的阻抗值，而是行波电压与行波电流的比值，具有阻抗的量纲。
脱掉三千烦恼丝·2020-07-13 12:56

归一化（标准化）相关问题

在某些比较和评价的指标处理中经常会用到，去除数据的单位限制，将其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。2归一化作用1）无量纲化2）避免数值问题：太大的数会引发数值问题。
泰狗汪汪·2020-07-13 11:16

使用sklearn做单机特征工程

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
bestlinjiayin·2020-07-13 03:20

机器学习常见归一化方法及实现

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，成为标量。在多种计算中都经常用到这种方法。
菜鸟-朋子·2020-07-12 15:39

Process returned -10737341818错误原因及解决办法

hmmmmm之前很多bug自己没有总结，从今天开始慢慢把自己的bug记录一下好的贴代码intmain(intargc,char*argv[]){usingnamespacestd;///无量纲测试ofstreamfout
进击的码力·2020-07-12 11:16

建模算法（十）——灰色理论之关联度分析

一、数据变换技术为了保证建模的质量和系统分析结果的准确性，对原始的数据要进行去量纲处理。1、定义设有序列，则成映射为序列x到序列y的数据变换。（1）f是初值化变换。（2）f是均值化变换。
weixin_34356138·2020-07-12 09:27

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
暮雪成冰·2020-07-12 03:34

数据标准化 Data Normalization

很显然，这些特征的量纲和数值得量级都是不一样的，在预测房价时，如果直接使用原始的数据值，那么他们对房价的影响程度将是不一样的，而通过标准化处理，可以使得不同的特征具有相同的尺度（Scale）。
keeleylee·2020-07-12 00:39

数据归一化学习笔记

目录数据归一化的目的：方法：代码实现：Sklearn中的Scaler数据归一化的目的：由于特征之间的量纲不同，如果直接采用源数据进行机器学习，则不能很好的同时反应各个特征的重要程度；所以在机器学习前，首先要对数据进行数据归一化处理
qq_37610062·2020-07-11 18:33

利用Excel计算耦合度及耦合协调度

一、计算耦合度及耦合协调度的流程1、数据标准化由于数据需要进行无量纲化处理，因此首先需要对数据进行标准化，这里笔者建议使用极差法：2、权重计算计算权重的方法有很多，笔者建议使用主成分分析法，因为可以借助
fltenwall·2020-07-11 16:10

python数据预处理之数据标准化的几种处理方式使用场景

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
lvla_juan·2020-07-11 12:58

数据标准化

在某些比较和评价的指标处理中经常会用到，去除数据的单位限制，将其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。
lpxuan151009·2020-07-11 11:51

IV值

由于各个变量的量纲和取值区间存在很大的差别，通常会对变量的取值进行分箱并计算证据权重WOE值(weightofevidence)，从而降低变量属性的个数，并且平滑的变量的变化趋势。接下来，在此基
lingan_Hong·2020-07-11 11:03

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·2020-07-11 09:33

数据预处理之归一化

1.数据属于同量纲的时，且分布较均匀。这是在知乎上看到的一点，但其实这种情况实际中应该非常少见
hyq3235356·2020-07-11 08:43

最好的评价线性回归的指标-R Squared

在分类模型中针对不同的数据我们可以用分类的准确度评价谁的模型效果较好，这两者的量纲是一致的，但是在回归中预测不同的实际场景，比如一个预测股市，一个预测房价，比较MSE或者RMSE就不能比较谁好谁坏；所以将预测结果转换为准确度
huobumingbai1234·2020-07-11 08:11

信息简史-摘抄

香农的《通信的数学理论》-提出比特bit，量纲单位：测量的基本单位。香农写道：仿佛信息是种可测可量的东西。
chouxing3205·2020-07-11 03:20

cs224d 作业 problem set1 (一) 主要是实现word2vector模型,SGD,CBOW,Softmax,算法

return1/(1+np.exp(-x))首先上来的是最简单的sigmoid激励函数，至于为什么选他做激励函数，1、因为这个函数能将定义域为(-inf,+inf)的值映射到(0,1)区间，便于计算(能够消除量纲的影响
aihaotan8299·2020-07-11 01:10

【线性回归算法】{3} ——衡量线性回归算法的指标MSE、RMSE、MAE和R Squared

第一种：MSE（均方误差）第二种：RMSE（均方根误差）使用RMSE，采用同样的量纲的话，误差背后的意义更加明显。量纲，又叫作因次，是表示一个物理量由基本量组成的情况。
Giyn·2020-07-10 19:02

数据标准化（data normalization）

在某些比较和评价的指标处理中经常会用到，去除数据的单位限制，将其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。其中最典型的就是数据的归一化处理，即将数据统一映
nigon·2020-07-10 18:10

【数学建模】通过python实现灰色关联度计算

数据变换方法在进行系统分析之前，应对原始数据进行数据变换处理，以消除量纲。数据变换的定义：设有序列x=(x(1),x(2),⋯ ,x(n))x=(x(1
Dylan KC.·2020-07-10 18:55

Python3入门机器学习之3.5衡量线性回归法的指标：MSE，RMSE和MAE

RMSE和MAE1.线性回归算法的评测：(1).均方误差MSE（MeanSquareError）：(2).均方根误差RMSE（RootMeanSquaredError）：均方根误差RMSE很好的解决了量纲的问题
_凡一·2020-07-10 18:34

R Squared学习笔记----衡量线性回归结果的最好的方法

其他三种衡量线性回归法的指标：MSE、RMSE、MAEMSE反应了真值y和预测值y之间误差的平方；缺点是误差被平方了，MSE的量纲和实际误差不同；RMSE是对MSE开根，解决了MSE量纲太大的问题；MAE
qq_37610062·2020-07-10 17:09
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