量纲

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，即将数据统一映射到[0,1]区间上。
JH0lmes·2018-09-21 18:20

方差使用注意点

但事实上并不是这样，因为方差是受量纲的影响的，，当数据计量单位一样时，且均值一样时，可以利用方差或标准差来衡量两组数据的离散程度。
bingfeiqiji·2018-09-19 20:44

拓展——计算机存储单位

1.定义二进制序列用以表示计算机、电子信息数据容量的量纲，基本单位为字节B，字节向上分别为KB、MB、GB、TB，每级为前一级的1024倍，比如1KB=10
Atishoo_13·2018-09-17 19:45

常见物理量的量纲在OpenFOAM中的表示

在OpenFOAM中一般使用的是国际单位，分别为：表1OpenFOAM中的国际单位数目描述单位符号1Masskilogramkg2Lengthmetersm3Timeseconds4TemperatureKelvinK5Quantitymolesmol6CurrentampereA7Luminuousintensitycandelacd在OpenFOAM中表示形式为dimensionSet(kg,
_黄岛主_·2018-09-09 22:11

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
千寻～·2018-09-05 20:00

特征选择方法

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
北冥有小鱼·2018-09-05 18:07

分析思维 第一篇：认识数据

在现实世界中，数据一般都是有缺失的、异构的、有量纲的。认识数据，不仅要了解数据的属性（维）、类型和量纲，还要了解数据的分布特性。
悦光阴·2018-09-03 10:00

PyRadiomics 提取特征类之Shape

这是一个无量纲测量，独立于尺度和方向)5.Compactness1紧凑度(病灶区域形状相对于球体的紧凑程度的量度。与球形度和冗余有关)6.Comp
qq_31325495·2018-08-22 11:03

python 数据挖掘（6）-- 数据标准化 和 离散化

标准化数据规划化处理是数据挖掘的一项基础工作，为了消除指标之间的量纲和取值范围差异的影响。
ouprince·2018-08-09 17:54

R实战 第九篇：数据标准化

数据标准化处理是数据分析的一项基础工作，不同评价指标往往具有不同的量纲，数据之间的差别可能很大，不进行处理会影响到数据分析的结果。
悦光阴·2018-08-09 17:00

spss学习5--数据标准化

1.概念：将数据按比例缩放，是指落到一定的特定的区间内，（消除量纲（单位的影响））20-1标准化2.1概念也成离差标准化，对原始数据进行线性变换，结果落到【0-1】区间，（方便做十分制，百分制的换算）计算公式如下
Joypang·2018-08-02 16:37

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
haoji007·2018-07-22 18:03

深度学习参数设置-CNN

2.预处理：零均值化(中心化)和标准化(归一化)：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。优点：标准化加速梯度下降速度(加速收敛)、有可能提高精度。
星落秋风五丈原·2018-07-19 21:10

脏数据-缺失值处理

前文传送门：脏数据-数据量纲差异地形图绘制R语言——初步认识没有高质量的数据，就没有高质量的数据挖掘结果。
R语言中文社区·2018-07-18 11:00

机器学习&图像处理基本概念笔记整理

统一量纲，加快收敛性。Bysoftmax函数Generalization:泛化。泛
BockSong·2018-07-13 20:31

基于数据归一化以及Python实现方式

数据归一化：数据的标准化是将数据按比例缩放，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，便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权。
迷茫的脚·2018-07-11 10:07

R语言空间插值的几种方法及案例应用

前文传送门：脏数据-数据量纲差异地形图绘制##加载程序包library(raster)library(sp)library(rgdal)library(gstat)library(raster)library
R语言中文社区·2018-07-05 11:00

特征工程 1：归一化和标准化

4、把有量纲表达式变为无量纲表达式。（2）归一化有什么优点？A、使数据处理更加便捷、快速。B、把有量纲的数据变换为无量纲
GorillaNotes·2018-06-27 23:28

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。  
brucep3·2018-06-25 16:36

6.项目中的数据是否会归一化处理，哪个机器学习算法不需要归一化处理 ？

答：归一化的目的是处理不同规模和量纲的数据，时期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。
ayu96777·2018-06-13 20:31

数据归一化，标准化，正则话的联系与区别

2.把有量纲表达式变
Dawei_01·2018-06-04 20:29

标准化 和 归一化

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。
BIKEONEPIECE·2018-05-16 08:00

Normalization

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
Demons丶Z·2018-05-09 19:19

数据预处理——归一化标准化

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importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportprep
一窗星乱银河静·2018-05-08 17:33

数据归一化及三种方法（python）

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
AiFool·2018-05-03 08:09

数据归一化及三种方法（python）

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
AiFool·2018-05-03 08:09

标准化、归一化

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。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。
csdn_lzw·2018-05-01 17:50

CNN笔记(2)--网络参数初始化

*randn(n_in,n_out);%0.001控制参数量纲，使参数期望
Codename-NC·2018-04-27 00:07

dB、dBm 以及 dBw 之间的换算

分贝（Decibel，dB）是一种操作在无量纲参数上的比率函数：dB=˙10log10(x),wherexisunitlessdB=˙10log10(x),wherexisunitless如，放大器增益是无量纲值
GrWx·2018-04-22 10:15

数据的中心化和标准化

简介：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。原理：数据标准化：是指数值减去均值，再除以标准差；数据中心化：是指变量减去它的均值。
goodshot·2018-04-13 10:35

数据预处理

各种数据分析技术的对象是数据源中的数据数据源中的数据可能不完整（如某些属性的值不确定或空缺）、含噪声和不一致（如同一个属性在不同表中的名称不同）、量纲不同如果直接在这些未经处理的数据上进行分析，结果不一定准确
necther·2018-04-11 11:03

数据归一化 minmax_scale()函数解析

sklearn.preprocessing.minmax_scale(X,feature_range=(0,1),axis=0,copy=True)该方法将每个特征放缩到给定范围内（默认范围0-1）为什么要进行归一化：数据存在不同的评价指标，其量纲或量纲单位不同
Jaichg·2018-03-08 15:50

x264/ffmpeg码率控制

参数的量纲为kilobits/sec（8bit=1byte）。通常这个选项和–pass选项配合进行2趟编码。这个选项和–qp和–crf是互斥的，三者只能选一个。参见：–qp
茄子船长·2018-02-28 14:43

LRN (Local Response Normalization，即局部响应归一化层)

（3）同一量纲。样本数据的评
cc19·2018-02-02 15:46

TensorFlow - 归一化

normalizationn.正常化；标准化；正规化；常态化Featurescaling特征归一化；特征缩放摘自书籍《机器学习算法原理与编程实践》归一化方法有两种形式，一种是把数变为（0，1）之间的小数，一种是把有量纲表达式变为无量纲表达式
flyfish1986·2018-01-20 15:40

归一化、标准化区别的通俗说法

常用的方法有：z-score标准化，即零-均值标准化，y=(x-μ)/σ两者的区别在于：归一化是为了消除不同数据之间的量纲，方便数据比较和共同处理，比如在神经网络中，归一化可以加快训练网络的收敛性；标准化是为
三年二班周杰伦·2017-12-11 00:00

ppm、LEL和Vol的含义及其换算

含义1、ppm：气体体积百分比含量的百万分之一，是无量纲单位。例：5ppm的甲烷：指空气中含有才万分之五的甲烷。2、LEL：可燃气体的爆炸下限浓度（UEL:可燃气体的爆炸上限浓度）。
王博超0321·2017-12-04 21:46

机器学习之 数据预处理 preprocessing

数据归一化及两种常用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
数据科学家corten·2017-11-27 17:35

数据的中心化和标准化

简介：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。原理：数据标准化：是指数值减去均值，再除以标准差；数据中心化：是指变量减去它的均值。
lilong117194·2017-11-17 15:09

特征工程完全总结

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3特征选择3.1Filter3.1.1
LeadAI学院·2017-11-13 00:00

机器学习数据标准和归一化

这个时候我们往往希望两个分量的值不会因为量纲不同而差异太大，使得各的分量对模型的影响都差不多。这个时候我们就会使用标准化和归一化技术。另外，使用标准化和归一化技术还可以加速模型的收敛。
Icoding_F2014·2017-10-21 21:45

【PY】【CFX】对间隙及CT轴向动量的处理

做了两套动量的处理一套是叶尖间隙轴向动量一套是处理缝开口轴向动量动量的定义都是参考GT2017,Smith的有这么几个问题需要注意：处理叶尖间隙时的错误第一步积分的时候应该是对R积分但是我用的是对Span积分，这个全部要改无量纲的处理根据
中场休息室·2017-09-27 20:08

【转】使用sklearn做单机特征工程

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无量纲化与正则化的区别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3.1Filter3.1.1
JSong1122·2017-09-24 12:21

机器学习中的标准化/归一化

归一化方法的主要有两种形式：一种是把数变为（0，1）之间的小数，一种是把有量纲表达式变为无量纲表达式。在数字信号处理中是简化计算的有效方式。
Joy_Shen·2017-09-20 20:35

【CFX】堵塞后记2——在CFX中的具体实现过程

TurboSurface的BladeAligned方法定义IsoClip1在TurboSurface1中截取SpanNormalized=0.85的IsoClip，用以计算的叶尖附近的特征密度与速度，以进行无量纲定义表达式
中场休息室·2017-09-02 11:04

【CFX】堵塞后记1——对亏损区域边界的重新认定

在文章中具体叙述到堵塞的时候，发现我之前的定义有些混乱，定义属于东拼西凑，模棱两可，于是重新梳理了密流梯度判别系数，修改主要在：整合了梯度无量纲的方法Khalid原始的无量纲方法是除以（进口密度*进口速度
中场休息室·2017-09-02 10:01

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
Thinkgamer_·2017-09-01 11:48

特征工程笔记(Feature Engineering)

特征工程.png图片来自知乎往往拿到的数据会有以下问题：-量纲不统一-定性特征不能直接拿来使用，需要转换-缺失值-信息利用率低无量纲化：无量纲化使不同规格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
__jwzhang__·2017-08-30 22:53

特征工程笔记(Feature Engineering)

特征工程.png图片来自知乎往往拿到的数据会有以下问题：-量纲不统一-定性特征不能直接拿来使用，需要转换-缺失值-信息利用率低无量纲化：无量纲化使不同规格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
__jwzhang__·2017-08-30 22:53

【PY】FFT小结（1：频率和振幅的处理）

前言今天尝试用Python来做FFTFFT的原理就不涉及了，主要是应用其实Tecplot里面有FourierTransformation的功能，但是我嫌做起来不够优雅做出来的图很丑不说，无量纲起来也不明不白的所以决定用
中场休息室·2017-08-20 03:55
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