下列叙述中关于归一化不正确的是() A. 归一化后,所有元素和为1 B. 归一化后,所有元素值范围在(0,1) C. 归一化后,所有元素值范围在[0,1] D.
只能归到0-1范围内,因为量子力学中概率的最大值是1,归一就是把所有可能结果归到概率中研究 结果一 题目 归一化可以将数据归到0-10范围内吗,还是只能归到0-1范围内? 答案 只能归到0-1范围内,因为量子力学中概率的最大值是1,归一就是把所有可能结果归到概率中研究 结果二 题目 归一化可以将数据归到0-...
归一化范围不一定局限于0到1之间,这取决于具体的应用场景和需求。归一化是一种数据预处理技术,旨在将不同尺度、不同范围的数据转化为统一的标准范围,以便更好地进行比较和分析。 归一化的范围选择可以根据以下几个因素来确定: 数据分布特征:如果数据集中在某个特定范围内,将其归一化到0到1之间可能会导致数据的丢失...
归一化会将数据限定在一个具体的范围内，如 [0, 1]，但标准化不会，标准化只会将数据处理为均值为...
归一化（Normalization）是一种数据预处理技术，其目的是把数据缩放到一定的范围，通常是0~1之间，并消除...
python数据归一化需要归一化结果吗 数据归一化后一定有0和1,标准化和归一化的区别归一化其实就是标准化的一种方式,只不过归一化是将数据映射到了[0,1]这个区间中。标准化则是将数据按照比例缩放,使之放到一个特定区间中。标准化后的数据的均值=0,标准差=1,因而标准化
这种方法通常用于数值型数据的预处理,将原始数据变换到[0,1]之间,方便后续的处理和计算。 归一化处理的优点在于,处理后的数据均值为0,标准差为1,可以方便地进行数据比较和分析。需要注意的是,归一化处理只是一种线性变换,不会改变数据的分布形态。因此,即使数据经过了归一化处理,也不能保证其遵循正态分布。
本文主要探讨了数据处理中最大最小归一化的方法及其应用。通过阐述最大最小归一化的基本原理和步骤,我们明确了这种数据处理方法可以将数据映射到0和1之间,从而使得数据具有更好的可比性和可解释性。此外,我们还讨论了最大最小归一化在各种场景中的应用,并指出了其优缺点
1回答 flare_zhao 2022-10-18 15:43:32 本质上没有区别,都是做归一化,都是为了提高模型的准确率,可以根据不同的场景来尝试下哪个归一化效果更好。 后面用到激活函数,如果是sigmiod最好是归一化用[0,1],tanh可以用[-1,1] 1 回复 相似问题
0、概念:归一化: 1)把数据变成(0,1)或者(1,100)之间的小数。主要是为了数据处理方便提出来的,把数据映射到0～1范围之内处理,更加便捷快速。 2)把有量纲表达...