通过 可以对数据属性值实现0-1标准化,将数据映射到[0,1]之间,如果需要映射的目标区间为[0, 10],那么标准化公式可以写为 。那么如果映射的目标区间为[0,100],数据属性值的取值范围是[-10,10],一个值8映射到新区间后的值是( )。 A.85B.90C.95D.80 相关知识点: 试题来源: 解析 B 反馈 收藏 ...
E 269 =269*100/1443=19 F 1443 =100
关于数据标准化之后得到的Z分数,以下说法正确的是( )A.没有计量单位B.服从正态分布C.取值在0-1之间D.取值在-1到1之间。
乘以100
乘以100
脑成像数字资料“一站式数据库”。大脑是最复杂器官之一,没有模式能捕捉到它发生的一切。科学家组建了一个全息脑图库,关注大脑不同过程,从新陈代谢到认知功能。利用该脑图库,科学家能发现不同大脑区、模式和功能模式之间相关性,提供了...
我们可以使用 NumPy 库中的最小最大值函数对图像数据进行标准化。下面是将图像数据标准化为 0 到 1 之间的值的示例代码: importnumpyasnpfromPILimportImage# 读取图片img=Image.open('example.jpg')# 转换为 NumPy 数组arr=np.array(img)# 将图像数据标准化为 0 到 1 之间的值arr=(arr-arr.min())/(...
在sklearn中,无量纲化英文被称为特征的缩放(Scaler),把大的数值压缩到小的范围,或者改变数值的分布状态等。具体的方法和工具很多,包括标准化,归一化,居中,规范化等等不同的手段: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...