量纲第15页

Normalization（数据归一化）

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。

这孩子谁懂哈·2020-06-30 15:55

机器学习——标准化/归一化的目的和作用

机器学习——标准化/归一化的目的、作用和场景（一）归一化的作用在机器学习领域中，不同评价指标（即特征向量中的不同特征就是所述的不同评价指标）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

o_Eagle_o·2020-06-30 12:04

OpenCV学习笔记（16）双目测距与三维重建的OpenCV实现问题集锦（一）图像获取与单目定标

“@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

xfortius·2020-06-29 23:21

Matlab 归一化（normalization）/标准化（standarization）

把数变为（0,1）之间的数，主要是为了数据处理方便提出来的，把数据映射到0-1之间处理，更便携快速；》把有量纲表达式变为无量纲表达式，成为纯量；》一般采用最大-最小规范化

惜君Iris·2020-06-29 18:38

机器学习第三课_关于数据预处理和特征工程

一、数据预处理：数值型特征无量纲化1.数据标准化（Standardization）标准化的前提是特征值服从正态分布，标准化后，其转换成标准正态分布。

素心似锦·2020-06-29 12:45

机器学习之恶意流量检测的特征工程

这种方法举个例子来说可以这样理解，我的输入是姚明，此时我在特征工程阶段需要将姚明转化为身高2.2米、体重400斤等等数值特征，再经过标准化等转化为机器可以识别的量纲单位进行学习预测。

邹先生007·2020-06-29 10:14

机器学习笔记（三）——归一化、KD树、数值型特征无量纲化、数值型特征分箱等

一、数据归一化（一）使用数据归一化的目的在数据处理中，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

爱学习的老青年·2020-06-29 08:12

Python进行灰色关联度综合评价

Python进行灰色关联度综合评价概念介绍第一步，读取数据，设置城市名称为索引第二步，设置参考数列第三步，无量纲化指标第四步，计算评价对象指标序列与参考序列的差值第五步，获得最大值和最小值第六步，计算关联系数第七步

王樰沫·2020-06-29 07:00

pandas+sklearn数据预处理

1.未经与处理的数据可能存在的问题不属于同一量纲：即特征的规格不一样，不能够放在一起比较。无量纲化可以解决这一问题。

章逸佳·2020-06-29 07:17

ggplot绘制画中画的方法（细节放大）

当我们在利用ggplot绘图时，当遇到一些量纲相差过大，或者一些图的某些点排布密集时，需要将细节部分进行放大，这时我们就需要采用画中画的方式，或者将统计图的细节在旁边进行放大。

Kanny广小隶·2020-06-29 02:18

知识图谱(历史回顾及技术挑战)

知识的形成分为下面四个部分，数字附上量纲信息结合生活尝试变成知识，如今天13度，直接穿件衣服就出去啦知识的体系主要有陈述性知识和程序性知识，右侧游戏规则需要认为设置，AlphaGoZero还是需要知识10

BUPT-WT·2020-06-29 01:03

支持向量机SVM----学习笔记二（代码实践一线性分类）

，在对SVM进行分类前，和KNN一样我们首先，要对数据进行标准化处理，这是因为SVM寻找的是使margin最大的区间中间的那根线，而我们衡量margin的方式是数据点之间的距离，如果数据点在不同维度上量纲不同的话

zcc_TPJH·2020-06-28 22:15

python数据分析与机器学习-用户流失预警

2.删除无用特征，处理字符型特征及样本标签(可参考贷款申请利润最大化)，将数据标准化，消除量纲对机器学习建模的影响，这里使用sklea

hwp_Seven·2020-06-28 19:21

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

weixin_30872789·2020-06-28 01:42

数据的无量纲化处理和标准化处理的区别是什么

数据的无量纲化处理和标准化处理的区别是什么请教：两者除了方法上有所不同外，在其他方面还有什么区别？解答：标准化处理方法是无量纲化处理的一种方法。

weixin_30823001·2020-06-28 01:53

[时间序列分析][3]--自相关系数和偏自相关系数

weixin_30475039·2020-06-27 20:06

可能是最全的数据标准化教程（附python代码）

什么是数据标准化（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，当各指标间的水平相差很大时，如果直接用原始指标值进行分析，就会突出数值较高的指标在综合分析中的作用

静数秋天·2020-06-27 15:46

树模型总结

方差大、对量纲没有要求、由多条规则组成、能够处理数值型和类别型数据、有较高的解释性。树模型的优点？1）需要准备的数据量不大。2）算法时间的复杂度是用于训练决策树的数据点的对数。

ljtyxl·2020-06-27 08:09

【校招面经】机器学习与数据挖掘常见面试题整理 part1

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。二、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

稻蛙·2020-06-27 06:26

机器学习笔记（2-1）--林轩田机器学习基石课程

这时我们用一个n维向量x表示客户的信息，比如x1=8000，表示该客户月收入8000（需要统一量纲）。再用一个n维向量w表示每个信息所代表的权重。这时，我们用x和w的内积表示某个客户的得分。

数学系的计算机学生·2020-06-27 06:59

几个无量纲数

Re大名顶顶的雷诺数，决定流动特性，惯性力与粘性力之比雷诺数Re(Reynoldsnumber)Re=ρvL/μ（ρ、μ为流体密度和动力粘度，v、L为流场的特征速度和特征长度。对外流问题，v、L一般取远前方来流速度和物体主要尺寸，内流问题则取通道内平均流速和通道直径）雷诺数是惯性力与粘滞力的比值，在粘滞力作用下相似的流动，其粘滞力分布必须相似。二流动的粘滞力作用相似，它们的雷诺数必定相等，反之亦然

李彪_哈工大·2020-06-27 06:01

5-7 多元线性回归

多元线性回归的正规方程解每个样本有多个特征向量化,其中是样本矩阵X前面加上一列1目标:使尽可能的小---向量化了,提高运算效率多元线性回归的正规方程解:求出:缺点:时间复杂度高:O(n^3)优点:不需要考虑量纲的问题

你吃过卤汁牛肉吗·2020-06-27 03:48

特征工程 Feature Engineering（一）

二、数据处理2.1无量纲化2.2二值化2.3虚拟变量one-hotencoding和get_dummies2.4缺失值填充2.5数据变换三、特征选择3.1方差选择法（filter）3.2相关系数法（filter

小麦粒·2020-06-26 23:55

python数据预处理：数据标准化

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。

泛泛之素·2020-06-26 20:58

中国联通5G套餐资费公布：确认了一下是我用不起的价格！

费用最低的一个套餐一个月190元，在长远的计划里将谋求多量纲计费方式，根据用户的质量、速度的不同差异化定价。今年以来，5G手机已经成为主流，大小厂商都已经发布自家的5

techweb·2020-06-26 18:37

因子分析理论介绍

因子分析的计算过程：1.将原始数据标准化目的：消除数量级量纲不同2.求标准化数据的相关矩阵3.求相关矩阵的特征值和特征向量4.计算方差贡献率和累计方差贡献率5.确定因子F1,F2,F3...为前m个因子包含数据总量

sladesha·2020-06-26 13:21

SNR与Eb/N0以及Es/N0的关系

SNR，信噪比，信号与噪声的功率比S/N，信号与噪声的功率比Eb/N0，每比特能量与噪声功率谱密度的比Es/N0，每符号能量与噪声功率谱密度的比以上单位都无量纲Eb/N0与Es/N0的关系Es/N0=（

chuancyli·2020-06-26 12:48

[Python数据预处理] 规范化（归一化）

数据规范化为了消除指标之间的量纲和取值范围差异的影响，需要进行标准化（归一化）处理，将数据按照比例进行缩放，使之落入一个特定的区域，便于进行综合分析。

memoryqiu·2020-06-26 10:34

【机器学习】回归过程中的数据标准化

为什么要数据标准化数据标准化的原理往往是来自于独立连续变量的量纲。举一个例子，如果我们要对人口进行回归，采取“个数”的量纲和“百万个”的量纲得到的回归系数会差的相当大。

Shwan_Ma·2020-06-26 10:54

数据分析总结六：统计学与数据分析

单纯计数就可以数据描述统计：统计度量：平均数--数据分布比较均匀的情况下进行，中位数，众数，分位数（4分位、10分位、百分位）图形：权重预估（分位数）数据分布（波动情况，标准差，方差）数据标准化：在实际用用的时候，有很多情况量纲不一致

white-night·2020-06-26 10:36

两个常用的数据标准化方法及Matlab和Python实现

数据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，这样的情况会影响到数据分析的结果。

schdut·2020-06-26 09:15

数学建模常见的综合评价方法及预测方法

主要特点：（1）各评价指标间作用得到线性补偿，有“一俊遮百丑”或“一见钟情”的效果；（2）权重系数的对评价结果的影响明显；（3）对指标数据无量纲化没有特定要求。

MyAnqi·2020-06-26 07:23

机器学习笔记二：特征抽取

、文本类型特征抽取：CountVectorizersklearnAPI:sparkAPI:补充：六、文本特征抽取：TfidfVectorizer示例：sklearnAPI:sparkAPI:七、数据无量纲化

roykingw·2020-06-26 06:22

数据预处理常见的几种方法

②非量纲化，多

Halosec_Wei·2020-06-25 21:16

灰色关联度

2．对指标数据进行无量纲化(归一化处理)由于系统中各因素的物理意义不同，导致数据的量纲也不一定相同，不便于比较

不想悲伤到天明·2020-06-25 21:42

归一化和标准化，正则化

1、去除量纲的影响，将有量纲的数值变成无量纲的纯数值；（归一化）2、解决各特征之间数值差异过大的问题，比如一个向量（uv:10000,rate:0.03,money:20)，如果要与其它向量一起计算欧氏距离或者余弦相似度时

小幸运Q·2020-06-25 16:52

数据预处理问题

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。其中最典型的就是数据的归一化处理，即将数据统一映射到[0,1]区间上。

清风朝阳·2020-06-25 12:34

数据挖掘——无量纲化

在进行特征选择之前，一般会先进行数据无量纲化处理，这样，表征不同属性（单位不同）的各特征之间才有可比性，如1cm与0.1kg你怎么比？

不论如何未来很美好·2020-06-25 11:07

13、python数据标准处理（0-1标准化、Z标准化、normalizer归一化）

数据标准化处理问题：量纲不一：就是单位、特征的单位不一致，不能放在一起比较处理方法：0-1标准化、Z标准化、normalizer归一化案例：#-*-coding:utf-8-*-importpandasimportnumpydata

UP Lee·2020-06-25 10:20

数据的中心化，标准化及意义

在多指标评价体系中，由于各评价指标的性质不同，通常具有不同的量纲和数量级。

qq_33590958·2020-06-25 07:56

衡量线性回归算法的指标——MSE,RMSE,MAE，R_Squared

衡量标准其中衡量标准是和m有关的，因为越多的数据量产生的误差和可能会更大，但是毫无疑问越多的数据量训练出来的模型更好，为此需要一个取消误差的方法，如下MSE的缺点，量纲不准确，如果y的单位是万元，平方后就变成了万元的平方

Pchoy·2020-06-25 06:59

特征工程-数据处理

特征工程连续型变量连续变量无量纲化连续变量数据变换连续变量离散化类别变量时间型、日期型变量缺失值处理特征组合连续型变量处理什么是连续型变量？

SunJackson·2020-06-25 03:06

Python 数据预处理

存在问题获取未经处理的原始数据，可能有以下问题：不属于同一量纲：即数据的规格不一样，不能够放在一起比较。无量纲化可以解决这一问题。

喵_十八·2020-06-25 02:29

数据挖掘5大流程

需要对其处理：数据类型统一去重去除噪声数据无量纲化数据归一化数据标准化3.特征工程一般或得到的数据有很多特征，一些特征之间又存在关联，或者一些特征对于我们模型的建立没有丝毫的意义，这时候我们就需要挑选我们所需要的特征

mico_cmm·2020-06-24 14:16

美赛常用算法及代码——(1)DEA数据包络分析法

二、特点及应用1.适合用于多输出-多输入的有效性综合评价问题，在处理所输出-多输入的有效性评价方面具有绝对优势2.应用DEA方法建立模型前无需对数据进行量纲化处理3.无需任何权重假设比如，可以用于对

菜鸡VV的西加加小屋·2020-06-24 14:46

机器学习 -- 支持向量机SVM（Ⅳ sklearn中的SVM）

使用SVM算法和使用kNN一样，要做数据标准化处理（涉及距离，需要统一量纲）。

m0_38056893·2020-06-24 12:16

python中的数据标准化

以便消除不同变量量纲的差异性。在python中进行数据标准化可以通过sklearn中的StandardScaler模块来实现。

dt_lizhen·2020-06-24 11:20

SKlearn学习笔记——数据预处理与特征工程

SKlearn学习笔记——数据预处理与特征工程1.概述2.数据预处理Preprocessing&Impute2.1数据无量纲化2.2缺失值2.3处理分类型特征:编码与哑变量2.4处理连续型特征:二值化与分段前言

StephenBarrnet·2020-06-24 09:47

数据归一化与z-score标准化

粗略上是可以这样认为的，功能是一样的，目的都是消除量纲的影响，以解决指标之间的可比性问题。细细品味，背后还是有些意思的。从几种方法出发。

JianzhuWang·2020-06-24 00:53

数学建模之灰色关联实例含代码

参考书籍《数学建模算法与应用》一，预备（1）无量纲化处理技术二，灰色关联的步骤通过对某健将级女子铅球运动员的跟踪调查，获得其1982年至1986年每年好成绩及16项专项素质和身体素质的时间序列资料，见表

jtys2016·2020-06-23 23:29

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