零-均值标准化公式 零均值标准化公式即将数据减去均值,然后除以标准差,其数学表达式可表示为: Z = (X - μ) / σ 其中,Z表示标准化后的值,X表示原始数据,μ表示均值,σ表示标准差。©2022 Baidu |由 百度智能云 提供计算服务 | 使用百度前必读 | 文库协议 | 网站地图 | 百度营销 ...
零-均值标准化的公式如下: \[x' = \frac{{x - \mu}}{\sigma}\] 其中,\(x\)是原始数据的值,\(x'\)是零-均值标准化后的值,\(\mu\)是原始数据的均值,\(\sigma\)是原始数据的标准差。 这个公式的含义是将每个数据减去它们的均值,然后除以它们的标准差。这样处理后,数据集的均值就变成了0,标准差...
零-均值标准化公式零-均值标准化(Zero-meannormalization,也称为零均值化)是一种常用的数据预处理方法,用于使数据的均值为零,以及统一数据的尺度范围。该方法的目的是消除数据中的偏差,使得数据更易于比较和分析。 零-均值标准化的公式如下: \[x'=\frac{{x-\mu}}{\sigma}\] 其中,\(x\)是原始数据的值,\...
进行零-均值标准化的方法有很多种。最常用的两种方法是: (1)特征缩放法(Feature scaling):用每个数据点与均值之差除以标准差来缩放数据。标准差是每个数据点与均值之间的差异。标准差越小,数据点之间的差异就越小。 公式如下: $$ x' = \frac{x-\mu}{\sigma} $$ 其中,x是原始数据点,mu是该数据点的均值...