我在教程中看到(没有进一步的解释)我们可以使用 --- 将数据处理为零均值,并使用 x /= np.std(x, axis=0) x -= np.mean(x, axis=0) 将数据归一化。谁能详细说明这两段代码,我从文档中得到的唯一信息是 np.mean 计算算术平均值计算沿特定轴的平均值, np.std 计算标准偏差。 原文由 econ 发布,翻译...
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在机器学习回归问题,以及训练神经网络过程中,通常需要对原始数据进行中心化(零均值化)与标准化(归一化)处理。 背景 在数据挖掘数据处理过程中,不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位,这样的情况会影响到数据分析的结果,为了消除指标之间的量纲影响,需要进行数据标准化处理,以解决数据指标之间的可比性。原始数据经过...
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我在教程中看到(没有进一步的解释)我们可以使用x - = np.mean(x,axis = 0)将数据处理为零均值,并使用x / = np.std(x,axis = 0)对数据进行标准化。任何人都可以详细说明这些...
我在教程中看到(没有进一步的解释)我们可以使用 --- 将数据处理为零均值,并使用 x /= np.std(x, axis=0) x -= np.mean(x, axis=0) 将数据归一化。谁能详细说明这两段代码,我从文档中得到的唯一信息是 np.mean 计算算术平均值计算沿特定轴的平均值, np.std 计算标准偏差。 原文由 econ 发布,翻译...