所谓数据的0-1标准化处理,是指把数据变换到[0,1]区间,所以,对于数据1,2,3,4,归一化后得到的值为0.25,0.5,0.75,1。A.正确B.错误
数据处理 归一化假如y=a1x1+a2x2+a3x3+a4x4,x1在0~1,x2在0~10,x3在0~100,x4在0~1000,为了拟合出来a的值,x要归一化,用x1
1)StandardScaler工具,标准化缩放,是对数据特征分布的转换,目标是使其符合正态分布(均值为0,方差为1)。对于某些模型,如果数据特征不符合正态分布的话,就影响机器学习效率。2)MinMaxScaler工具,是把特征的值压缩到给定的最小值和最大值之间,通常在0和1之间,有负值的话就是-1到1,因此也叫归一化。归一化不会改变...
这个视频的目的是指出数据可以用矩阵来存储和处理,所以很多地方进行了简化以便于理解,比如,机器学习一般分为回归问题和分类问题,对于视频中提到的mnist图像识别,严格来说属于分类问题,在实际中应该使用svm或神经网络的算法,而不是像视频中使用最小二乘。此外,在图像的处理中,需要将0到255的像素值进行归一化,也就是 ...
切换模式 登录/注册 多步时间序列预测时,为什么对数据进行均值为0方差为1的归一化,而单步预测进行均值为0振幅为1的归一化? 关注问题写回答 登录/注册数据 统计学 时间序列分析 多步时间序列预测时,为什么对数据进行均值为0方差为1的归一化,而单步预测进行均值为0振幅为1的归一化?
关于数据集的标准化,正确的描述是: A.标准化有助于加快模型的收敛速度B.标准化一定是归一化,即数据集的取值分布在[0,1]区间上C.数据集的标准化一定是让标准差变为1D.所有的模型建模之前,必须进行数据集标准化相关知识点: 试题来源: 解析 A 反馈 收藏 ...
【题目】归一化植被指数( PIDYI)是利用卫星探测数据组合而成的反映地表植被覆盖状况的一种指标(负值表示地面覆盖为水、雪等,表示有岩石或裸土等,正值表示有植裱覆盖,且数值越大,植被覆盖度越高)。下图示意2000 - 2015年汉江上游山区归一化植被拍数、平均气温和平均降水量随时间变化趋势。据此完成下面小题。
百度试题 结果1 题目所谓数据的归一化处理,是指把数据变换到[0,1]区间,所以,对于数据1,2,3,4,归一化后得到的值为0.25,0.5,0.75,1 相关知识点: 试题来源: 解析 × 反馈 收藏
数据处理 归一化假如y=a1x1+a2x2+a3x3+a4x4,x1在0~1,x2在0~10,x3在0~100,x4在0~1000,为了拟合出来a的值,x要归一化,用x1'=(x1-x1_MinValue)/(x1_MaxValue-x1_MinValue),以此类推,把x2,x3,x4全部归一化.当拟合出来a1,a2,a4,a4后,就结束了.但是假如你给出数据x1=0.2,x2=2,x3=20,x4=20...
关于数据集的标准化,正确的描述是: A.标准化有助于加快模型的收敛速度B.标准化一定是归一化,即数据集的取值分布在[0,1]区间上C.数据集的标准化一定是让标准差变为1D. 所有的模型建模之前,必须进行数据集标准化相关知识点: 试题来源: 解析 A 反馈 收藏 ...