作者：凯鲁嘎吉-博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/  初始化方法有：随机初始化，K-means初始化，FCM初始化。。。。。。  归一化方法有：不归一化，z-score归一化，最大最小归一化。。。。。。init_methods.m...

//2019.08.03下午#机器学习算法的数据归一化(featurescaling)1、数据归一化的必要性：对于机器学习算法的基础训练数据，由于数据类型的不同，其单位及其量纲也是不一样的，而也正是因为如此，有时它会使得训练集中每个样本的不同列数据大小差异较大，即数量级相差比较大，这会导致在机器学习算法中不同列数据的权...

2020-04-21 21:52:11问题描述：为什么需要对数值类型的特征做归一化。问题求解：为了消除数据特征之间的量纲影响，我们需要对特征进行归一化处理，使得不同指标之间具有可比性。举例来说，比如分析一个人的身高，体重对健康的影响，一个人的身高范围在1m~2m之间，一个人的体重范围在50kg~100kg之间...

正则化（Regularization）、归一化（也有称为正规化/标准化，Normalization）是对数据尽心预处理的方式，他们的目的都是为了让数据更便于我们的计算或获得更加泛化的结果，但并不改变问题的本质，下面对他们的作用分别做一下科普，如有不正确之处，求指正！前言需要注意的是，这些名词在不同的领域含义也有点区别，...

   数据的标准化　　数据的标准化（normalization）是将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间。在某些比较和评价的指标处理中经常会用到，去除数据的单位限制，将其转化为无量纲的纯数值，便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权。 目前数据标准化方法：直线型方法(如极值...

归一化频率与实际频率是如何对应的？有没有通用的公式，在滤波器设计中经常看到归一化是对采样频率来说的，f'=f/fs,因此f'就落在[-pi,pi],对于数字频率而言，就是[-0.5,0.5]。 归一化的目的：模拟信号   y(t)=cos(2*pi*f*t)采样后数字信号&nbs...

1、(0,1)标准化：这是最简单也是最容易想到的方法，通过遍历featurevector里的每一个数据，将Max和Min的记录下来，并通过Max-Min作为基数（即Min=0，Max=1）进行数据的归一化处理：  　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　Python实现：defMaxMinNorma...

数据预处理在众多深度学习算法中都起着重要作用，实际情况中，将数据做归一化和白化处理后，很多算法能够发挥最佳效果。然而除非对这些算法有丰富的使用经验，否则预处理的精确参数并非显而易见。数据预处理中，标准的第一步是数据归一化。虽然这里有一系列可行的方法，但是这一步通常是根据数据的具体情况而明确选择的。特征归一化常用的方法包...

机器学习中经常遇到这几个概念，用大白话解释一下：一、归一化把几个数量级不同的数据，放在一起比较（或者画在一个数轴上），比如：一条河的长度几千甚至上万km，与一个人的高度1.7m，放在一起，人的高度几乎可以被忽略，所以为了方便比较，缩小他们的差距，但又能看出二者的大小关系，可以找一个方法进行转换。另外，在多分类预测时，比...

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