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量纲
什么是归一化处理_特征归一化
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。
瓦叔
·
2023-01-25 07:00
什么是归一化处理
什么是归一化,它与标准化的区别是什么?
3.样本数据的评价标准不一样,需要对其
量纲
化,统一评价标准4.bp中常采用sigmoid函数作为转移函数,归一化能够防止净输入绝对值过大引起的神经元输出饱和现象。5.保证输出数据中数值小的不被吞食。
guyu1003
·
2023-01-25 07:59
机器学习
神经网络
数据归一化和三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
wenlish
·
2023-01-25 07:59
机器学习
数据挖掘
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
iiiLISA
·
2023-01-25 07:58
机器学习
机器学习
3.sklearn中的数据预处理和特征工程
中的数据预处理和特征工程文章目录sklearn中的数据预处理和特征工程1概述1.1数据预处理与特征工程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
圣骑士不该来鹊桥
·
2023-01-24 15:13
sklearn
机器学习
python
sklearn中的数据预处理和特征工程
目录1.数据挖掘的五大流程:2.sklearn中的数据预处理和特征工程3.数据预处理Preprocessing&Impute3.1数据无
量纲
化3.1.1数据归一化((Normalization,又称Min-MaxScaling
奔跑的灰灰
·
2023-01-24 15:39
sklearn
机器学习
python
数据标准化常见问题:对整个数据集数据标准化后再划分训练集、测试集和先对训练级标准化再将规则用于测试集有什么区别(Python实现)
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。
mx丶姜小辉
·
2023-01-21 17:17
Python
数据标准化
Python
归一化数字角频率_说一说信号与系统中的“归一化处理“
去网上查了一下,360百科上是这样定义的:“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。”
昨夜星辰若似我
·
2023-01-21 14:48
归一化数字角频率
数据标准化的常见方法(Min-Max标准化、Z-Score标准化等)
推荐本人Githubpage:点击这里写在前面的话: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
pSomng
·
2023-01-19 15:46
机器学习
数据分析
机器学习
python标准化_sklearn数据预处理:归一化、标准化、正则化
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。
weixin_39886469
·
2023-01-19 06:45
python标准化
python归一化处理标准差_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
weixin_39669638
·
2023-01-19 06:15
python归一化处理标准差
数据预处理 - 归一化与Z-Score标准化
归一化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。
Panpan Wei
·
2023-01-19 06:12
机器学习
数据标准化
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。
ch206265
·
2023-01-19 06:11
#
理论方法
#
基础知识
机器学习
数据预处理
归一化/标准化
标准化和归一化概念澄清与梳理
特征缩放的目的是去除数据单位(
量纲
)的影响
Laurence Geng
·
2023-01-18 09:55
AIML笔记
标准化
归一化
Standardization
Normalization
正规化
(一)预测模型之统计预测
数据预处理1、描述性统计变量1变量2变量3样本1样本2样本3假设用i=1,2,...,n表示不同的样本点,表示j=1,2...,m不同的变量,第i个样本的第j个变量取值为aij,有:2、数据无
量纲
处理模型的建立
青冥猪猪
·
2023-01-17 15:24
数学
矩阵
机器学习
线性代数
概率论
基于面板数据的熵值法
由于不同的指标具有不同的
量纲
和
思想在拧紧
·
2023-01-17 14:05
计量经济学
熵值法
MATLAB
面板数据
计量经济学
DJL-Java开发者动手学深度学习之归一化处理及源代码
通常讲,归一化有两点好处:1、使不同
量纲
的特征处于同一数值量级,减少方差大的特征的影响,使模型更准确。2、加快学习算法的收敛速度。
ousinka
·
2023-01-17 10:55
d2lcoder
Java开发者动手学习深度学习
DJL
深度学习
java
人工智能
【计算机视觉】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
秋天的波
·
2023-01-14 07:25
深度学习
计算机视觉
机器学习
计算机视觉
人工智能
数据分析面试统计问题整理
相关系数也可以看成协方差:一种剔除了两个变量
量纲
影响、标准化后的特殊协方差。中心极限定理参考文章:
Schnappi_z
·
2023-01-13 23:17
数据分析笔试题
机器学习入门(2、特征预处理、降维)
数据抽取步骤,已将原始数据处理为数值型数据,还需将不同规格的数据转换为同一规格,此处特征预处理的过程也称为数值型数据的无
量纲
化,主要通过归一化、标准化两种方式来实现。
奈々生様
·
2023-01-13 22:53
机器学习入门
python
机器学习
sklearn
RSR秩和比评价法
.计算秩和比RSR或者加权秩和比WRSR3.确认RSR的分布,列出表格情况,并计算概率单位probit值4.计算直线回归方程5.分档排序RSR基本思想在n行评价对象,p列评价指标中,通过秩转换,获得无
量纲
的
苏格拉底似的潜龙
·
2023-01-13 18:37
建模算法
算法
线性回归
数学建模02-TOPSIS法
基本过程为:将原始数据矩阵统一指标类型(一般正向化处理)得到正向化的矩阵;再对正向化的矩阵进行标准化处理以消除各指标
量纲
的影响;并找到有限方案中的最优方案和最劣方案;然后分别计算各评价对象与最优方案和最劣方案间的距离
今天想吃火锅明天想喝奶茶
·
2023-01-13 18:07
数学建模
数学建模
Topsis模型小记
Topsis模型小记一般步骤:正向化(转化为极大型指标)标准化(求cos,去
量纲
)计算得分并归一化(欧氏距离综合各个指标)单个指标分析缺点在于,只看排名,分数发生巨大变化,但是排名不变时,评分还是不变,
cocoshe_
·
2023-01-13 18:06
数模
数学建模
机器学习sklearn-数据预处理与特征工程
也可能,数据的质量不行,有噪声,有异常,有缺失,数据出错,
量纲
不一,有重复,数据是偏态,数据量太大或太小数据预处理的目的:让数据适应模型,匹配模型的需
Heiko_Lee
·
2023-01-13 16:36
笔记
sklearn
机器学习
python
常见数据处理方法
但是从业务的角度想就很少了,最近从业务的角度了解了下常见数据处理的方法,总结如下:标准化:标准化是数据预处理的一种,目的的去除
量纲
或方差对分析结果的影响。
jyj019
·
2023-01-13 13:14
大数据综合
算法综合
大数据
数据分析
模型评估指标总结笔记——回归/分类/聚类
缺点:MSE与我们目标变量的
量纲
不一样。(3)RMSE(平方根误差)是预测值与真实值偏差的平方与观测次数n比值的
什么都一般的咸鱼
·
2023-01-13 08:05
深度学习
机器学习
深度学习
fft函数图像横坐标是什么_频谱图中横坐标为频率,纵坐标的幅值代表什么
线性振幅谱的纵坐标有明确的物理
量纲
,是最常用的。对数振幅谱中各谱线的振幅都对原振幅A作了对数计算(20logA),所以其纵坐标的单位是dB(分贝)。这个变换的目的是使
weixin_39539764
·
2023-01-11 13:34
fft函数图像横坐标是什么
python对csv文件的操作
一.pandas模块读取csv文件:1.读取csv基本信息,打印行列信息和
量纲
信息"""1.读取csv基本信息,打印行列信息和
量纲
信息"""importpandasaspd#以逗号为分隔符,指定第一行为表头
纯洁的小魔鬼
·
2023-01-09 18:47
python
文件
csv
pandas
python
numpy
遥感基础之:LAI、FPAR、PAR、APAR
是无
量纲
的参数,随时间动态变化,因生长环境和植被种类特征、叶子形状、特性有很大区别,其大小和植被种类、生长期、叶片倾角、叶簇、非叶生物量有关,还受到测量方法影响。
鹿茸Lucky
·
2023-01-09 17:34
遥感基础学习
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
qmenglijuanq
·
2023-01-07 13:59
机器学习之归一化处理
使用随机森林或PCA等算法进行数据的降维处理减少无关的维度测算2.统计错误率,精确率,召回率修正维度测算的准确率3.归一化处理保留所有的特征,但是减少参数的大小(或者是说:减少参数的重要性)为了消除指标之间
量纲
的影响
你渴望力量 吗
·
2023-01-07 13:57
【机器学习之特征工程】数据预处理、特征选择、降维及不平衡处理
2.数据预处理2.1.缺失值处理2.2.数据的无
量纲
化2.2.1.数据归一化preprocessing.MinMaxScaler2.2.2.数据标准化preprocessing.StandardScaler2.3
Sciengineer-Mike
·
2023-01-06 11:03
人工智能
python
数据分析
数据挖掘
忆阻器名人录
忆阻具有电阻的
量纲
,但和电阻不同的是,忆阻的阻值是由流经它的电荷确定。忆阻器名人录LeonO.Chua蔡少棠,加州大学伯克利分校电气工程与计算机科学系教授。
HFUT90S
·
2023-01-05 09:35
忆阻器
神经网络
【阶段二】Python数据分析Pandas工具使用05篇:数据预处理:数据的规范化
不同评价指标往往具有不同的
量纲
,数值间的差别可能很大,不进行处理可能会影响数据分析的结果。
胖哥真不错
·
2023-01-04 11:41
python
数据分析
pandas
数据的规范化
最小-最大规范化最小
数据分析基本方法-数据归一化处理(附代码)
在一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.
丰。。
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2023-01-04 02:11
机器学习笔记
数据分析基本方法
python
人工智能
大数据
算法
《OpenFOAM用户指南》阅读总结(二)
偏微分方程会包含如下信息:标量、矢量、张量、张量运算、
量纲
分析等。这些方程的求解涉及到离散、矩阵运算、求解器以及求解算法。速度场U可以说是vectorField类的一个对象,这就是面向对象编程。
姜蜉蝣
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2023-01-03 22:15
OpenFOAM
#
OpenFOAM文档学习
OpenFOAM
CFD
读书笔记
离散系数的计算公式_统计学的Python实现-016:变异系数
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。
敏大
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2023-01-03 18:42
离散系数的计算公式
嫡权法赋权法_变异系数法_客观赋权法
变异系数:当需要比较两组数据离散程度大小的时候,如果两组数据的测量尺度相差太大,或者数据
量纲
的不同,直接使用标准差来进行比较不合适,此时就应当消除测量尺度和
量纲
的影响,而变异系数可以做到这一点,它是原始数据标准差与原始数据平均数的比
英俊潇洒你冲哥
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2023-01-03 18:42
嫡权法赋权法
权重计算方法三:变异系数法(Coefficient of Variation)
目录1.原理简介2.步骤详解2.1原始数据收集2.2指标数据正向化2.3数据标准化(消除
量纲
)2.4计算变异系数2.5计算权重及得分3.案例分析3.1获取原始数据3.2指标正向化3.3数据标准化3.4计算变异系数
离陌lm
·
2023-01-03 18:40
数学建模
java
学习
算法
矩阵
数学建模
深度深度网络设计中各种归一化方法总结
AdaIN组归一化GN局部响应归一化LRN权重归一化WN总结->各种归一化的统一数学表达形式References前言狭义的归一化指对输入特征进行归一化,这在经典的机器学习中用的比较多,目的是为了消除不同特征
量纲
的差异
MasterQKK 被注册
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2022-12-31 12:56
Deep
learning
网络
【深度学习】归一化(十一)
文章目录什么是归一化易混淆概念--标准化为什么要归一化BatchNormalizationWeightNormalization总结今天要学习的内容是一个小知识点:归一化什么是归一化归一化(Normalization):是一种无
量纲
处理手段
Florrie Zhu
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2022-12-31 12:56
深度学习之基础知识
【熵与特征提取】从近似熵,到样本熵,到模糊熵,再到排列熵,究竟实现了什么?(第一篇)——近似熵及其MATLAB实现
首先一句话总结一下:这几个熵值都是用来表征信号序列复杂程度的无
量纲
指标,熵值越大代表信号复杂度越大。
Mr.看海
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2022-12-31 09:30
信号处理
信号
matlab
近似熵
信息熵
特征提取
Python机器学习:用极差标准化min-max处理连续变量
因为变量之间的
量纲
不一样会影响训练的准确性,所以要对变量进行标准化。极差标准化就是常用的标准化方法之一(又叫min-max标准化),处理后可以使多个变量统一
量纲
,值都落在[0,1]之间。
紫昂张
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2022-12-28 23:00
Python机器学习
python
算法
PID系数详解
叫做时间是考虑了系统的
量纲
。因为pid输出的控制信号应该和被控量或参考信号有同样的物理单位。因为在物理系统中他们是描述的同一种物理量。
Cheng_mq1216
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2022-12-27 15:04
电机控制
stm32
python基于不同方法实现特征工程常用的归一化技术Normalization对比分析
在很多机器学习数据挖掘的项目中,都免不了要去构建特征工程,在面临特征选择的时候经常会出现我们所提取到的不同的特征维度的数据本身的
量纲
或者是取值范围是不同的,比如我们在对人的属性建模的时候,人的体温取值都是在
Together_CZ
·
2022-12-27 08:24
python实践
深度学习
机器学习
python
数据挖掘
数模 | 灰色关联分析与灰色综合评价
认识程度黑色系统白色系统灰色系统:部分明确了系统与环境的关系、系统结构和实现过程社会经济系统问题引入某地区国内生产总值与各产业关联性分析各产业与国内生产总值之之间的关系选择国内生产总值作为参考序列;采用均值化法进行无
量纲
化处理
微波炉...
·
2022-12-26 11:15
数学建模
概率论
线性代数
矩阵
数学建模
KNN与交叉检验
从训练数据集中找出和待预测样本最接近的K个样本,然后投票决定待预测样本的分类;如果是回归问题,则求出K个样本的平均值作为待预测样本最终的预测值样本距离公式特征标准化问题如果样本的多个特征值差别很大,或者样本特征的
量纲
不一致
木羽(。>ㅿ<。)
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2022-12-24 23:29
python
机器学习
sklearn
python
模式识别期末复习题
(√√√)3、马式距离既具有欧式距离的特性,还具有尺度缩放不变性和不受
量纲
影响。
ExcaliburZZ
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2022-12-23 23:43
模式识别
模式识别
如何把密度函数化为标准正态二维分布_数据标准化方法:该如何选择?
在微生物组学数据分析之前,我们常常需要根据数据
量纲
的不同以及分析方法的需要对数据进行各种预处理,也即数据标准化。
weixin_39829501
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2022-12-23 01:36
bp神经网络预测_R语言的BP神经网络股票预测
1.读取数据a=read.table("E://金科文化.csv",sep=",",header=T)x0=a[,2:13];x02.数据的归一化处理(消除
量纲
的影响,不改变数据表达的内在规律)#对输入矩阵进行归一化处理
weixin_39714307
·
2022-12-22 23:16
bp神经网络预测
bp神经网络预测模型
bp网络预测模型
python
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