前言 1. 特征归一化 特征归一化方法 Matlab代码实现 2. 代码资源获取 结束语 摘要:在机器学习中,我们的数据集往往存在各种各样的问题,如果不对数据进行预处理,模型的训练和预测就难以进行。这一系列博文将介绍一下机器学习中的数据预处理问题,以UCI数据集为例详细介绍缺失值处理、连续特征离散化,特征归一化及离散...
对于标准化来说：如果出现异常点，由于具有一定数据量，少量的异常点对于平均值的影响并不大，从而方差改...
在这种情况下，标准化比归一化更有利。如果您在数据中看到一个曲线，那么标准化是更可取的。 为此，您将必须绘制数据。如果您的数据集具有极高或极低的值（离群值），则标准化是更可取的，因为通常，归一化会将这些值压缩到较小的范围内。除上述情况外，在任何其他情况下，归一化都适用。 同样，如果您有足够...
一句话描述:为了使特征在一个数量级上。 就拿身高体重来举例,某人1m8,体重135斤,显然这种统计方法是不合适的,由于数量级不同使得身高体重的权重不同。应该把它们都归一化到同一数量级上。 如果不归一化,不同变量的损失梯度图可能会呈现一个椭圆,这样在梯度下降的时候迭代次数会比较多;归一化后损失的等高线图就是...
特征数据归一化常用方法主要：线性函数归一化，零均值归一化。方法/步骤 1 线性函数归一化：对原始数据进行线性变换，使得结果映射到[0,1]范围，实现对原始数据的等不缩放。线性函数归一化公式如下图所示。其中X为原始数据，Xmax，Xmin为数据最大值和最小值。2 零均值归一化：将原始数据映射到均值为0，标准差为1...
L1归一化是将每个样本的特征值除以该样本所有特征值的绝对值之和（L1范数），而L2归一化则是除以所有特征值平方和的平方根（L2范数）。这两种方法常用于文本处理和特征工程中，有助于减少某些特征对模型的主导影响，尤其是在稀疏数据中。### 4. 小数定标规范化（Decimal Scaling）这种方法通过移动小数点的位置来...
一、特征预处理:归一化 特点:通过对原始数据进行变换把数据映射到(默认为[0,1])之间 1) 归一公式: 计算分2步:x'-x'': x′=x−minmax−minx′=x−minmax−min x′′=x′∗(mx−mi)+mix″=x′∗(mx−mi)+mi 注:作用于每一列,x为每一个值,max为一列的最大值,min为一列的最小值...
- 归一化 - 标准化 - 缺失值 类别行数据: - one-hot编码 时间型数据: - 时间的切分 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 1、归一化 将原始数据映射到一个区间[0,1] 特征同等重要:归一化处理 目的:使得某一个特征对最终结果不对造成更大的影响 ...
一直对数据特征归一化有点模糊,今天借复习算法的过程,总结了一下归一化的具体目的和方式。 概念:归一化特征值,消除特征之间量级不同导致的影响。归一化就是要把你需要处理的数据经过处理后(通过某种算法)限制在你需要的一定范围内。首先归一化是为了后面数据处理的方便,其次是保正程序运行时收敛加快。
以下有关特征数据归一化的说法错误的是:( )A.特征数据归一化加速梯度下降优化的速度B.特征数据归一化有可能提高模型的精度C.线性归一化适用于特征数值分化比较大的情况D.