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
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。归一化不会改变数据的分布状态。在sklearn中,通过MinMaxScaler进行标准化缩放。某些模型,比如神经网络,就非常喜欢归一化之后的特征数据。3)RobustScaler工具,基于百分位数的缩放,这个过程消除了...
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?关注者4 被浏览278 关注问题...
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...
零均值归一化是怎么做的A.原始数据进行线性变换B.使 结果映射到[0, 1]的范围C.实现对原始数据的等比缩放D.将原始数据映射到均值为 0、标准差为1的分布上
为网络添加BN层能够一定程度上解决梯度弥散的问题,加快模型的收敛速度。根据BN层的算法原理,判断以下关于BN层的叙述正确的有A.在网络测试阶段,BN层的输出数据会被归一化,均值为0,方差为1B.对输入数据进行一定程度的缩小或放大操作,将不会影响BN层的输出C.在卷积层
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 A.正确B.错误 点击查看答案&解析 你可能感兴趣的试题 大数据的来源途径有许多,如下哪些属于大数据来源() 点击查看答案 单项选择题大数据的发展需要大规模物理资源、计算资源的支持,以及高效的调度...
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