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。实现时，有两种不同的方式：使用sklearn.preprocessing.scale()函数，可以直接将给定数据进行标准化...

 Git作为分布式代码管理的“当红炸子鸡”，被越来越多团队使用。当团队多个人员在同一个Git仓库上进行代码开发，没有一套标准化流程，将会引起代码管理的混乱，上线流程的迷茫，影响工作效率。制定一套适合自己团队的Gitflow标准化工作流势在必行！   &nb...

我们在进行团队开发时，类的注释已经可以做到自定义了，详细看上篇文章《vs2017通过模块文件添加自定义注释》，而对于方法的注释，我们也需要完善一下，这里我们用到了“代码片断”插件，VS里有很多命令的缩写，如for加两次tab，ctor加两次tab，事实上tab表示执行的意思，而前面的字母表示一个...

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...

2018-12-0520:28:15在机器学习领域有一个很重要的假设，即独立同分布假设，也就是说训练集和测试集是满足相同分布的，这是通过训练数据获得的模型能够在测试集获得好的效果的一个基本保障。而BatchNorm就是在深度神经网络训练过程中使得每一层神经网络的输入保持相同分布。为什么深度神经网络随着网络深度加深，训练...

引用自：http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52247379   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...