normalization(如何理解Normalization,Regularization 和 standardization)
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如何理解Normalization,Regularization 和 standardization
1、在分类、聚类算法中,需要使用距离来度量相似性的时候、或者使用PCA技术进行降维的时候,第二种方法(Z-score standardization)表现更好。2、在不涉及距离度量、协方差计算、数据不符合正太分布的时候,可以使用第一种方法或其他归一化方法。比如图像处理中,将RGB图像转换为灰度图像后将其值限定在的范围。
normalization是什么意思
normalizationn.正常化; 标准化; 正态化; 复数:normalizations例句:1.It has become clear that liquidity normalization is not a substitute for interestrate normalization. 日渐清晰的是,流动性正常化和利率正常化是两回事。 2.While in the process of realizing normalization of relations between chinaand japan, some japanese played a vital role. 在中日关系实现正常化的过程中,一些日本人士起到了至关重要的作用。
机器学习的normalization方法有哪些
最典型的就是0-1标准化和Z标准化,也是最常用的。1、0-1标准化(0-1normalization)也叫离差标准化,是对原始数据的线性变换,使结果落到区间,转换函数如下:其中max为样本数据的最大值,min为样本数据的最小值。这种方法有一个缺陷就是当有新数据加入时,可能导致max和min的变化,需要重新定义。2、Z-score标准化(zero-meannormalization)也叫标准差标准化,经过处理的数据符合标准正态分布,即均值为0,标准差为1,也是SPSS中最为常用的标准化方法,其转化函数为: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。
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