(1)如果对输出结果范围有要求,用归一化。 (2)如果数据较为稳定,不存在极端的最大最小值,用归一化。 (3)如果数据存在异常值和较多噪音,用标准化,可以间接通过中心化避免异常值和极端值的影响。
因此,如果特征(列)中有异常值,则对数据进行归一化会将大部分数据缩放到一个较小的区间,这意味着所有特征将具有相同的比例,但不能很好地处理异常值。中心标准化对于异常值更加稳健,并且在许多情况下,它比离差标准化更可取。 4. 场景应用 一些机器学习模型基本上基于距离矩阵,也称为基于距离的分类器,例如 K-最近...
log对数函数转换y = log10(x) 、反正切函数转换x’ = atan(x)*(2/pi)、sigmoid变换、softmax变换以及L2范数归一化(见下图) 标准化(Standardization): 最常见的标准化方法->Z-Score 标准化 其中 和 分别是样本数据的均值(mean)和标准差(std)。 数据会变成一个均值为 0 ,方差为 1 的分布 适用场景: SVM...
#假设有一个名为data的张量,形状为(100,10)data=torch.randn(100,10)# 创建StandardScaler对象 scaler=StandardScaler()# 对数据进行标准化 normalized_data=scaler.fit_transform(data)# 打印标准化后的数据print(normalized_data) 2. 归一化 将数据按照特征列进行线性变换,将数据的取值范围缩放到0到1之间。
归一化(Normalization) 归一化的目标是找到某种映射关系,将原数据映射到[a,b]区间上。一般a,b会取[−1,1],[0,1]这些组合 一般有两种应用场景: 把数变为(0, 1)之间的小数 把有量纲的数转化为无量纲的数 常用min-max normalization: 标准化(Standardization) ...
标准化(Standardization) 归一化(normalization) 正则化(regularization) 归一化(MinMaxScaler) 将训练集中某一列数值特征(假设是第i列)的值缩放到0和1之间。方法如下所示: 我们在对数据进行分析的时候,往往会遇到单个数据的各个维度量纲不同的情况,比如对房子进行价格预测的线性回归问题中,我们假设房子面积(平方米)、...
正则化我们以及提到过了,这里简单提一下归一化和标准化。 归一化(Normalization):归一化的目标是找到某种映射关系,将原数据映射到[a,b]区间上。一般a,b会取[-1,1],[0,1]这些组合 。 一般有两种应用场景: 把数变为(0, 1)之间的小数 把有量纲的数转化为无量纲的数 ...
Z-score标准化方法也称为均值/方差归一化(mean normaliztion), 即对原始数据的均值(mean)和标准差(standard deviation)做标准化处理。处理后的数据符合标准正态分布,即均值为0,标准差为1。转化函数为: 其中μ 为所有样本数据的均值,σ为所有样本数据的标准差 ...
【原】关于使用sklearn进行数据预处理 —— 归一化/标准化/正则化 一、标准化(Z-Score),或者去除均值和方差缩放 公式为:(X-mean)/std 计算时对每个属性/每列分别进行。 将数据按期属性(按列进行)减去其均值,并处以其方差。得到的结果是,对于每个属性/每列来说所有数据都聚集在0附近,方差为1。
首先,标准化的英文是Standardization,归一化的英文是Normalization,正则化的英文是Regularization。标准化是特征缩放的一种方式,需要注意的是标准化之后的数据分布并不一定是正态分布,因为标准化并不会改变原始数据的分布。归一化的目的是消除不同量纲及单位影响,提高数据间的可比性。正则化的目的是为了防止过拟合。文中涉...