z-score归一化

VINS_Mono代码阅读记录--liftProjective函数

在VINS_Mono中的视觉前端里，经常会使用liftProjective这个函数，如下所示：for(unsignedinti=0;iliftProjective(a,b);//b为无畸变的归一化坐标cur_un_pts.push_back
悄然的我·2023-04-01 01:23

Matlab 实现行归一化和列归一化

1.行归一化a=[123;456;789];%行归一化v=sum(a,2);%行求和D=diag(v);%生成以向量v为对角的对角矩阵norm_a=D^-1*a;%norm_a即为行归一化矩阵2.列归一化
oySs1996·2023-04-01 01:10

VINS-Mono 中的 liftProjective() 函数

在VINS-Mono中的视觉前端里，经常会使用liftProjective()这个函数，如下所示：for(unsignedinti=0;iliftProjective(a,b);//b为无畸变的归一化坐标
他人是一面镜子，保持谦虚的态度·2023-04-01 01:34

Vins 前端中高效的去畸变的方式解析

Vins前端中高效的去畸变的方式解析1.0畸变是如何产生的\quad我们先来想想3D点是如何投影到图像平面的：世界坐标点经过一个外参矩阵得到相机坐标系下的位置，由于我们经常用到的是归一化平面坐标，所以这里还要各坐标除以
唐僧洗头用飘柔dp·2023-04-01 01:51

变分系列 Deep Variational Instance Segmentation 论文阅读笔记

DeepVariationalInstanceSegmentation论文阅读笔记一、Abstract二、引言三、相关工作四、深度变分实例分割4.1Mumford-Shah模型从无监督到有监督的设置4.2深度变分实例分割4.3损失函数二元损失转置不变损失归一化五
乄洛尘·2023-03-31 04:22

cv学习笔记（3）神经网络数学原理

归一化函数如图所示，softmax表示归一化指数函数，将2.08和1.81变为0.57和0.43。
砂糖B·2023-03-31 03:48

Sinkhorn算法，正矩阵与双随机矩阵之间的关系

简略描述RelationsbetweenarbitrarypositivematricesandDoublystochasticmatrices.如果A是一个正矩阵，那么通过交替的进行行归一化和列归一化
Codefmeister·2023-03-31 02:53

数学建模系列-评价模型(一)---模糊综合评价法

主要步骤：1.将参数归一化2.将参数分配权值，相加3.根据算出的值来进行排列这是最简单的也是最经典的方法，接下来，我们根据这个体系，添加就一些其他的方法。
Caiersaru·2023-03-30 21:56

LayerNorm 与 BatchNorm异同

不同点：BatchNorm是对feature即列进行归一化，而LayerNorm是对每一个batch即行进行归一化。
无敌君君君·2023-03-30 21:08

图卷积之邻接矩阵可视化

效果图从左至右依次为sign_27_cvpr_0.png-I、sign_27_cvpr_1.png-In、sign_27_cvpr_2.png-Out、sign_27_cvpr.png-All；其中黄色像素表示归一化过程中该列仅一个单元有值
爱学习的卡比兽·2023-03-30 20:25

python数据预处理的方法_python中常用的九种数据预处理方法分享

也叫z-score规范化（零均值规范化）。计算方式是将特征值减去均值，除以标准差。sklear
weixin_39630909·2023-03-30 11:50

数据预处理

也叫z-score规范化（零均值规范化）。计算方式是将特征值减去均值，除以标准差。sklearn.preprocessing.scale(X)一般会把train和test集放在
dingding_123456·2023-03-30 10:04

归一化算法

原理归一化算法，常在数据运算之前使用，讲不同种的数据变成同一种数据。
鬼谷尊·2023-03-30 10:44

BatchNorm、LayerNorm、InstanceNorm及GroupNorm

方法将输入维度记为[N,C,H,W][N,C,H,W][N,C,H,W]，在计算操作上，不同Normalization的主要区别在于：BatchNormalization：在BatchSize方向上，对NHW做归一化
Curya·2023-03-30 09:40

常用归一化/正则化层：InstanceNorm1d、InstanceNorm2d、

归一化零、前言1.官网链接2.归一化公式3.介绍一、InstanceNorm1d1.介绍2.实例二、InstanceNorm2d1.介绍2.实例三、BatchNorm1d1.介绍2.实例四、BatchNorm2d1
NorthSmile·2023-03-30 09:25

一、绘制不同类别特征均值标准差直方图

1.绘制不同类别植被指数均值标准差直方图#数据类型：不同类别样本植被指数#实验目的：1.计算不同类别各指数的均值和标准差#1.1读取表格中的数据#1.2预处理数据：提取不同类别指数，归一化指数，计算均值标准差
RS_Coding·2023-03-30 08:02

Tempo数据分析平台，助力企业高效完成数据预处理工作

数据预处理的核心工作往往包含了数据融合、异常值处理、数据类型转换、归一化、去噪等多个方面，这些都是数据挖掘任务中不可缺少
美林数据Tempodata·2023-03-30 06:42

数据标准化算法介绍—数据建模工具

数据标准化是将操作字段按照给定的方法完成由原始数据到新数据的映射，以此消除多字段组合分析情况下存在的数量级和量纲的不同造成的不利影响，算法支持最大最小归一化、最大值归一化及Z标准化等方法。
美林数据Tempodata·2023-03-30 06:41

FCN原理及pytorch实现

结构适合于图像级的分类和回归任务，因为它们最后都期望得到整个输入图像的一个数值描述（概率），比如AlexNet的ImageNet模型输出一个1000维的向量表示输入图像属于每一类的概率(softmax归一化
坐下等雨·2023-03-30 05:02

数据挖掘流程

并进行展示统计数据各项指标明确数据规模与要完成的任务（二）特征理解分析单特征分析，逐个变量分析其对结果的影响多变量统计分析，综合考虑多种情况影响统计绘图得出结论（三）数据清洗与预处理对缺失值进行填充特征标准化/归一化筛选有价值的特征分析特征之间的相关性
天禧68·2023-03-30 05:40

20190830数据处理方法总结

、分组画直方图数值相差特别大的时(用np.log方法，比如df[待处理列名].map(lambdax:np.log(x)ifx>0elsenp.nan)2、规范化处理2.1公式：①最小-最大规范化(即归一化
6bd9f7257faf·2023-03-29 22:34

Unity之ChatGPT提问

Unity中normalized的含义及用途今天偶然发现一个不用账号也可以使用ChatGPT的网站，就问了几个关于normalized的问题，也顺便让自己深刻理解向量归一化用途，感觉真的是太强大了，以下是我提的问题
@MrCh_KEVIN·2023-03-29 13:37

分类5：机器学习处理帕尔默企鹅数据

目录1介绍2导入包3导入数据，打印数据信息4缺失值处理，使用impute5特征编码6划分标签特征，训练集测试集7归一化8模型训练和验证1介绍帕尔默企鹅数据集是分类问题，每一列的含义如下：species离散值标签信息
王小葱鸭·2023-03-29 07:37

[笔记]机器学习：超参数的选择，余弦距离vs欧式距离

在高维空间中随机选择若干超参数二、余弦相似度（Cos距离）与欧氏距离的区别和联系欧式距离和余弦相似度都能度量2个向量之间的相似度放到向量空间中看，欧式距离衡量两点之间的直线距离，而余弦相似度计算的是两个向量之间的夹角没有归一化时
leant·2023-03-28 14:02

YOLOv8改进损失函数NWDLoss：独家更新｜即插即用｜YOLOv8小目标检测高效涨点，改进用于小目标检测的归一化高斯 Wasserstein Distance Loss，提升小目标检测

CSDN博客独家更新@CSDN芒果汁没有芒果本篇文章基于YOLOv8芒果改进YOLO系列：芒果YOLOv8改进NWD损失函数：独家首发更新｜即插即用｜YOLOv8小目标检测高效涨点，改进用于小目标检测的归一化高斯
芒果汁没有芒果·2023-03-28 07:41

利用scanpy进行数据归一化

作者：童蒙编辑：angelica函数1—scanpy.pp.regress_out01功能去除非期望来源的方差对数据的影响。使用的是简单的线性回归模型，同seurat的regressOut类似，然而，在某些情况下需要注意，可以参见：https://github.com/theislab/scanpy/issues/526对于不同的数据，可能效果不一样，需要仔细分辨。比如下图第一行的，经过regre
生信阿拉丁·2023-03-28 05:26

比特币莱特币价格比值

update:2016年12月27日01:26:46刚才发现使用叠加效果可能会更好些，为了方便查看，做了简单的归一化处理。update:2016年12月27日01:41:14添加了一个针对比值的exc
再到如今公司·2023-03-28 02:44

净利率

进一步的，如果要衡量漏斗转化的效率，从定量的角度，需要将漏斗模型每个阶段转化数值，归一化为百分比。这样才能定量比较不同漏斗的效率。漏斗模型的最底层，是净利润，也是公司，个人在经济活动中追求的最终目标。
sparkshen·2023-03-27 20:50

【《数学之美》笔记（二）】关键词权重的科学度量TF-IDF

以短语“原子能的应用”为例，可以拆分成三个关键词：“原子能”、“的”和“应用”主要思想：词出现次数较多的网页应该比它们出现较少的网页相关性高缺点一：篇幅长度的影响解决方案：根据篇幅长度，对关键词次数进行归一化
UnderStorm·2023-03-27 16:48

week4题目和作业

pngtheaboveansweris4X3dimensionbutnot3X42.作业display的理解1.总体解释图片.png2.imagesec的解释：https://www.cnblogs.com/liuke-note/p/10149631.html3.中心化，标准化，归一化
gzhao01·2023-03-27 09:44

Topsis算法实践：比较LSTM算法与BP神经网络算法，以chickenpox_dataset为例

目录Topsis简介模型分类与转化极小转化为极大型中间最优型转极大值区间最优[a,b]转极大型计算得分并归一化LSTM算法预测数据加载处理定义和训练LSTM网络预测并返回误差BP神经网络预测数据处理构建
阿白啥也不会·2023-03-26 07:32

4.3.2 数据规范化

数据规范化(归一化)处理是数据挖掘中的一项基础工作。消除指标间的量纲和取值范围差异的影响，需要进行标准化处理，将数据按照比例缩放，使之落入一个特定的区域，便于进行综合分析。
WeDataScience·2023-03-26 00:01

#Python3组数据挖掘实战总结 6、7章#

数据挖掘实战特征工程数据处理DatavsFeature列：特征从原始数据中提取特征供算法和模型使用特征越好，灵活性越强特征越好，模型越简单特征越好，性能越出色特征工程：数据处理统一量纲:标准化，归一化虚拟变量缺失值填充特征选择维度压缩
DrBear_smile·2023-03-25 12:03

【机器学习面试总结】————特征工程

【机器学习面试总结】————特征工程一、特征归一化为什么需要对数值类型的特征做归一化?二、类别型特征在对数据进行预处理时,应该怎样处理类别型特征?三、高维组合特征的处理什么是组合特征?
Lingxw_w·2023-03-25 07:35

经典CNN结构的总结剖析

改进点：1.1AlexNet首次采用了ReLU激活函数1.2对于全连接层采用了Dropout技术、LocalResponseNormalization（局部响应归一化，简称LRN，实际就是利用临近的数据做归一化
糖先森不吃糖·2023-03-25 04:08

SSD 检测算法（实现过程梳理）

训练过程1.数据：（1）image/labels/bboxes（每张图至少有一个检测目标，有几个检测目标对应几个label和bbox）（2）图像预处理（augment/resize）/归一化2.网络结构
huim·2023-03-25 03:21

【数据分析】数据预处理—最小-最大规范化、z-score规范化、小数定标规范化

【数据分析】—数据预处理数据预处理数据变换数据规范化最小-最大规范化z-score规范化小数定标规范化小结数据预处理数据变换数据变换的目的是将数据转换成适合分析建模的形式前提条件：尽量不改变原始数据的规律数据规范化最小
之墨_·2023-03-24 19:27

OOP要点

更具有维护性继承子类继承父类，获得父类的部分属性和行为，是模块更有复用性多态在复用性的基础上使模块更具有扩展性，使运行期更有想象空间抽象：面向对象思想最基础的能力之一归纳从具体到本质，从个性到共性，将一类对象的共同特征进行归一化的逻辑思维过程演绎从本质
艾迪没有生·2023-03-23 20:05

从数据网络编程到业务网络编程：编程语义、业务架构量化分析

tip：一杯咖啡足够了面向网络业务对象编程专栏编程语义、业务架构量化分析（一）状态同步式网络编程（二）文章目录第一章网络分层归一化代码量架构面向业务面向数据同效代码面向业务面向数据归一化网络业务拆分网络业务归一化结语第一章网络分层归一化代码量架构面向业务面向数据同效代码面向业务理论上最简明的代码逻辑
白阳.·2023-03-23 18:05

[FRN] Filter Response Normalization

背景BN依赖于Batch做归一化，在小批量上会出现性能退化；GN虽然通过将特征在Channel上分组来摆脱Batch的依赖，但是在大批量上性能不如BN。
凉拌东坡肉·2023-03-23 10:39

BiLSTM+CRF原理及代码分析

CRF基础CRF是无向图模型，通过对MEMM进行改进，不直接计算状态间的转移概率，而是计算最大团势函数的乘积所得的归一化后的分值，如果要计算概率需要除以partitionfunction，即Z，下图中的
IntoTheVoid·2023-03-23 07:15

Scrapy 下载项目图片

这条管道，被称作图片管道，在ImagesPipeline类中实现，提供了一个方便并具有额外特性的方法，来下载并本地存储图片:Pillow是用来生成缩略图，并将图片归一化为JPEG/RGB格式，因此为了使用图片管道
牛耀·2023-03-23 07:06

向量大小和归一化（vector magnitude & normalization）、向量范数（vector norm）、标量/向量/矩阵/张量

上图中的平面向量的大小计算如下：空间向量的大小计算如下：维复向量的大小计算如下：二、向量归一化向量归一化即将向量的方向保持不变，大小归一化到1。
liveshow021_jxb·2023-03-23 02:06

来自Transformer + Bert + GPT 的灵魂拷问

A：BatchNorm是对一个batch-size样本内的每个特征做归一化，LayerNorm是对每个样本的所有特征做归一化。形象点来说，假设有一个二维矩阵。行为batch-size，列为样本特征。那
爱睡觉的Raki·2023-03-22 08:21

Kaggle实战入门：泰坦尼克号生还预测（进阶版）

1.加载数据由于针对训练数据集、测试数据集均要做空值填充、编码转换、离散化、归一化等处理，因此可以加载训练数据集、测试数据集对其统一进行处理。tra
机器学习Zero·2023-03-22 07:21

用PyTorch构建基于卷积神经网络的手写数字识别模型

基于卷积神经网络的手写数字识别一、MINST数据集介绍与分析MINST数据库是机器学习领域非常经典的一个数据集，其由Yann提供的手写数字数据集构成，包含了0-9共10类手写数字图片，每张图片都做了尺寸归一化
Mr.长安·2023-03-21 11:24

2021-06-28 ch22 transfomer

都是均值0方差1，layer是以样本维度计算（比如：一句话，一个用户），batch是以batch*单列特征为单位进行归一化e.g.推荐系统中：【样本】年龄|性别|商品属性NLP中：【样本】token1|
柠樂helen·2023-03-20 09:14

数据预处理

1、数据预处理中测试集和训练集都需要归一化么？（https://www.zhihu.com/question/324516746）要归一都归一，不归一的话都不归一。分布相同的情况下，测试才有效。
无量儿·2023-03-19 14:05

DL之LSTM/GRU/CNN：基于tensorflow框架分别利用LSTM/GRU、CNN算法对上海最高气温实现回归预测案例

算法对上海最高气温实现回归预测案例目录基于tensorflow框架分别利用LSTM/GRU、CNN算法对上海最高气温实现回归预测案例#1、定义数据集#2、特征工程#2.1、挑选入模特征#2.2、对数据切分并统一进行归一化处理
一个处女座的程序猿·2023-03-19 07:57

数据算法之kmeans聚类

二、k-means聚类算法简介1、k-means聚类算法的逻辑a.给定一组数据集，先确定好需要分类个数k，最大归类迭代次数maxit，分类点最小移动值cutoff；b.对数据集进行归一化处理；归一化公式
JUNjianshuZHU·2023-03-19 03:13
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