Centering: 使数据的均值(Empirical Mean)变为0的过程。

具体操作:原始数据Xn(n=1, 2, 3, ..., n)减去均值.

Scaling: 使数据的标准差(Empirical Standard Deviation)变为1的过程。

具体操作:原始数据Xn(n=1, 2, 3, ..., n)除以标准差s.

Normalizing: 使数据的均值为0,标准差为1的过程。

具体操作:Centering + Scaling.

经过Normalizing之后的数据又可被称作Z-Value 或者Z-Score,反映的是"该数据点距离平均数多少个标准差"

Centering, Scaling and Normalizing的更多相关文章

  1. 特征缩放(Feature Scaling)

    特征缩放的几种方法: (1)最大最小值归一化(min-max normalization):将数值范围缩放到 [0, 1] 区间里 (2)均值归一化(mean normalization):将数值范围 ...

  2. CPU frequency and voltage scaling code in the Linux(TM) kernel

    CPU frequency and voltage scaling code in the Linux(TM) kernel CPU frequency scaling Using CPUfreq G ...

  3. A Brief History of Scaling LinkedIn

    原文地址 LinkedIn started in 2003 with the goal of connecting to your network for better job opportuniti ...

  4. Feature Scaling

    定义:Feature scaling is a method used to standardize the range of independent variables or features of ...

  5. Centering HTML elements larger than their parents

    Centering HTML elements larger than their parents It's not a common problem, but I've run into it a ...

  6. (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 ...

  7. 浅谈Feature Scaling

    浅谈Feature Scaling 定义:Feature scaling is a method used to standardize the range of independent variab ...

  8. 深度卷积神经网络用于图像缩放Image Scaling using Deep Convolutional Neural Networks

    This past summer I interned at Flipboard in Palo Alto, California. I worked on machine learning base ...

  9. System Operations on AWS - Lab 6W - Using Auto Scaling (Windows)

    创建你的一个web server,然后将这个实例制成你的AMI,通过启动配置生成一个Auto Scaling组(包括scale-in/scale-out策略),配置一台Load Balancer指向你 ...

随机推荐

  1. java 接口(上)

    1.接口中的方法都是抽象方法.而普通的抽象类里面不一定都是抽象方法.抽象类中必须有抽象方法,同时也可以有非抽象方法.继承抽象父类的子类中,如果依然有抽象方法,那么这个子类也是抽象类.即只要类中有抽象方 ...

  2. h5中websocket

    ajax的数据传输是单向的,客户端和服务端没有连接-----客户端建立连接发送请求----服务器端沿着建立的连接返回相应----断开连接 websocket则是可以在客户端和服务器端进行双向的数据接收 ...

  3. repeater 根据输入 返回汉字

    page repeater <asp:Repeater ID="r_scoreCount" runat="server"> <HeaderTe ...

  4. 使用管道(PipeLine)和批量(Batch)操作

    使用管道(PipeLine)和批量(Batch)操作 前段时间在做用户画像的时候,遇到了这样的一个问题,记录某一个商品的用户购买群,刚好这种需求就可以用到Redis中的Set,key作为product ...

  5. JAVA CDI 学习(3) - @Produces及@Disposes

    上一节学习了注入Bean的生命周期,今天再来看看另一个话题: Bean的生产(@Produces)及销毁(@Disposes),这有点象设计模式中的工厂模式.在正式学习这个之前,先来看一个场景: 基于 ...

  6. lecture2-NN结构的主要类型的概述和感知机

    Hinton课程第二课 一.NN结构的主要类型的概述 这里的结构就是连接在一起的神经元.目前来说,在实际应用中最常见的NN就是前向NN,他是将数据传递给输入单元,通过隐藏层最后到输出层的单元:一个更有 ...

  7. 重建中国.NET生态系统

    Neuzilla官方微信公众号:搜 架构师联盟 或 neuzilla 我是.NET铁杆粉丝,所以如果你要在评论里跟我撕逼.NET怎么怎么烂,Java.C++.PHP.JavaScript怎么怎么好,我 ...

  8. HTML5之创新的视频拼图剖析式学习之二

    昨天我们剖析了一下翻阅体验的实现.今天要剖析另外一个很有意思的效果——视频拼图. 网站中第一部分第二页<月熊的标志>是月熊志中互动性较强的一页,页面上会随机分布9块视频碎片,用户可以通过鼠 ...

  9. nios II--实验7——数码管IP软件部分

    软件开发 首先,在硬件工程文件夹里面新建一个software的文件夹用于放置软件部分:打开toolsàNios II 11.0 Software Build Tools for Eclipse,需要进 ...

  10. 富文本KidnEditor在MVC中的应用

    最近看到很多网站后台都用到了富文本,包括自己所在的公司也是.公司用的KindEditor,所以就讲讲KindEditor.之前我也没学过,所以网上搜了一篇博文,直接转载如下(PS:完全以学习为目的哦~ ...