数据归一化Feature Scaling
数据归一化Feature Scaling
当我们有如上样本时,若采用常规算欧拉距离的方法sqrt((5-1)2+(200-100)2), 样本间的距离被‘发现时间’所主导。尽管5是1的5倍,200只是100的2倍。这是由于量纲不同,导致数据不在同一个度量级上。
因此我们需要进行一些数据归一化的处理,将所有的数据映射到同一尺度。
最值归一化:把所有数据映射到0-1之间。
适用于分布有明显边界的情况,缺点是受outlier影响较大。如收入的分布,大多数人是一万,而少部分人月收入是100万。
解决方法出炉(一般都用这种)->
均值方差归一化 standardization: 把所有数据归一到均值为0方差为1的分布中。
数据分布没有明显边界,有可能存在极端数据值时,都可使用这种方法。
((特征值 - 均值)/ 方差)
数据归一化Feature Scaling的更多相关文章
- (一)线性回归与特征归一化(feature scaling)
线性回归是一种回归分析技术,回归分析本质上就是一个函数估计的问题(函数估计包括参数估计和非参数估计),就是找出因变量和自变量之间的因果关系.回归分析的因变量是应该是连续变量,若因变量为离散变量,则问题 ...
- CS229 1 .线性回归与特征归一化(feature scaling)
线性回归是一种回归分析技术,回归分析本质上就是一个函数估计的问题(函数估计包括参数估计和非参数估计),就是找出因变量和自变量之间的因果关系.回归分析的因变量是应该是连续变量,若因变量为离散变量,则问题 ...
- 数据归一化Scaler-机器学习算法
//2019.08.03下午#机器学习算法的数据归一化(feature scaling)1.数据归一化的必要性:对于机器学习算法的基础训练数据,由于数据类型的不同,其单位及其量纲也是不一样的,而也正是 ...
- 第四十九篇 入门机器学习——数据归一化(Feature Scaling)
No.1. 数据归一化的目的 数据归一化的目的,就是将数据的所有特征都映射到同一尺度上,这样可以避免由于量纲的不同使数据的某些特征形成主导作用. No.2. 数据归一化的方法 数据归一化的方法主要 ...
- Feature Scaling深入理解
Feature Scaling 可以翻译为特征归一化,或者数据归一化,比如统计学习中,我们一般都会对不同量纲的特征做归一化,深度学习中经常会谈到增加的BN层,LRN层会带来训练收敛速度的提升,等等.问 ...
- 机器学习中的特征缩放(feature scaling)
参考:https://blog.csdn.net/iterate7/article/details/78881562 在运用一些机器学习算法的时候不可避免地要对数据进行特征缩放(feature sca ...
- 机器学习:数据归一化(Scaler)
数据归一化(Feature Scaling) 一.为什么要进行数据归一化 原则:样本的所有特征,在特征空间中,对样本的距离产生的影响是同级的: 问题:特征数字化后,由于取值大小不同,造成特征空间中样本 ...
- Feature Scaling
定义:Feature scaling is a method used to standardize the range of independent variables or features of ...
- 浅谈Feature Scaling
浅谈Feature Scaling 定义:Feature scaling is a method used to standardize the range of independent variab ...
随机推荐
- 关于能ping通服务器但ssh登陆不上的问题
一般来说能ping通服务器说明网没问题 这是可以查看一下防火墙的设置和ip的屏蔽设置 /etc/init.d/iptables status 查看防火墙状态 vim /etc/hosts.allow ...
- 当css样式表遇到层
(附:White-space:pre可以是样式表里卖弄body的属性,作用是保持html源代码的空格与换行,等同<pre>标签.) Css样式表可以通过被封在层里的方式来限制页面所修饰的内 ...
- background-origin与background-clip的“区别”
css3新增了一些背景相关的属性,其中background-origin与background-clip是比较让人困惑的: background-origin:用于指定绘制背景图片的起点.默认值:pa ...
- zoj3772Calculate the Function(矩阵+线段树)
链接 表达式类似于斐波那契 但是多了一个变量 不能用快速幂来解 不过可以用线段树进行维护 对于每一个点够一个2*2的矩阵 1 a[i] 1 0 这个矩阵应该不陌生 类似于构造斐波那契的那个数列 ...
- AJPFX关于StringBuffer,StringBuilder类总结(二)
StringBuffer,StringBuilder类 总结2需要注意的知识点:1):// String -- >StringBuffer String s = "hel ...
- HEVC标准介绍+论文阅读笔记
脱离视频编解码.投入计算机视觉一年,这个博客也歇业一年,最近偷些时间回顾一下编解码,毕竟花费了整个研一的时间(虽然这一年基本上在上课). 之前写过几篇H.264标准的几篇介绍文章,详见:http:// ...
- 移除sql数据所有链接用户
use master; go declare @temp nvarchar(20) declare myCurse cursor for select spid from sy ...
- 移动端超级好用的reset.css(只做参考哦具体以你们实际项目需求为准)
html { color: #333; /*规定主色调,依据业务场景(非必须)*/ background: #F6F6F6; /*规定主背景,依据业务场景(非必须)*/ overflow-y: aut ...
- win10忘记wifi记录
1.点击桌面右下角无线图标 2.点击网络设置 3.点击管理WIFI设置 4.点击要管理的账户,忘记或者共享该wifi.
- 云原生技术图谱 (CNCF Landscape)
转自:https://raw.githubusercontent.com/cncf/landscape/master/landscape/CloudNativeLandscape_latest.jpg