数据归一化Feature Scaling

当我们有如上样本时，若采用常规算欧拉距离的方法sqrt((5-1)2+(200-100)2), 样本间的距离被‘发现时间’所主导。尽管5是1的5倍，200只是100的2倍。这是由于量纲不同，导致数据不在同一个度量级上。

因此我们需要进行一些数据归一化的处理，将所有的数据映射到同一尺度。

最值归一化：把所有数据映射到0-1之间。

适用于分布有明显边界的情况，缺点是受outlier影响较大。如收入的分布，大多数人是一万，而少部分人月收入是100万。

解决方法出炉(一般都用这种)->

均值方差归一化 standardization: 把所有数据归一到均值为0方差为1的分布中。

数据分布没有明显边界，有可能存在极端数据值时，都可使用这种方法。

（（特征值 - 均值）/ 方差）

数据归一化Feature Scaling的更多相关文章

  1. （一）线性回归与特征归一化(feature scaling)

    线性回归是一种回归分析技术,回归分析本质上就是一个函数估计的问题(函数估计包括参数估计和非参数估计),就是找出因变量和自变量之间的因果关系.回归分析的因变量是应该是连续变量,若因变量为离散变量,则问题 ...

  2. CS229 1 .线性回归与特征归一化(feature scaling)

    线性回归是一种回归分析技术,回归分析本质上就是一个函数估计的问题(函数估计包括参数估计和非参数估计),就是找出因变量和自变量之间的因果关系.回归分析的因变量是应该是连续变量,若因变量为离散变量,则问题 ...

  3. 数据归一化Scaler-机器学习算法

    //2019.08.03下午#机器学习算法的数据归一化(feature scaling)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 ...

  4. 第四十九篇 入门机器学习——数据归一化（Feature Scaling）

    No.1. 数据归一化的目的 数据归一化的目的,就是将数据的所有特征都映射到同一尺度上,这样可以避免由于量纲的不同使数据的某些特征形成主导作用.   No.2. 数据归一化的方法 数据归一化的方法主要 ...

  5. Feature Scaling深入理解

    Feature Scaling 可以翻译为特征归一化,或者数据归一化,比如统计学习中,我们一般都会对不同量纲的特征做归一化,深度学习中经常会谈到增加的BN层,LRN层会带来训练收敛速度的提升,等等.问 ...

  6. 机器学习中的特征缩放（feature scaling）

    参考:https://blog.csdn.net/iterate7/article/details/78881562 在运用一些机器学习算法的时候不可避免地要对数据进行特征缩放(feature sca ...

  7. 机器学习：数据归一化（Scaler）

    数据归一化(Feature Scaling) 一.为什么要进行数据归一化 原则:样本的所有特征,在特征空间中,对样本的距离产生的影响是同级的: 问题:特征数字化后,由于取值大小不同,造成特征空间中样本 ...

  8. Feature Scaling

    定义:Feature scaling is a method used to standardize the range of independent variables or features of ...

  9. 浅谈Feature Scaling

    浅谈Feature Scaling 定义:Feature scaling is a method used to standardize the range of independent variab ...

随机推荐

  1. Tomcat启动后打开页面提示404错误的解决

    Eclipse配置并启动Tomcat成功,但有时会访问localhost:8080出现404错误,此时需要修改Tomcat配置.步骤如下: 在Eclipse中双击Tomcat server,打开Tom ...

  2. 474 Ones and Zeroes 一和零

    在计算机界中,我们总是追求用有限的资源获取最大的收益.现在,假设你分别支配着 m 个 0 和 n 个 1.另外,还有一个仅包含 0 和 1 字符串的数组.你的任务是使用给定的 m 个 0 和 n 个 ...

  3. E. Xenia and Tree 分块 + LCA

    http://codeforces.com/contest/342/problem/E 如果把询问1存起来,每到sqrt(m)的时候再处理一次. 那么总复杂度就是msqrt(m)的. 把要变颜色的节点 ...

  4. poj3204Ikki's Story I - Road Reconstruction（最大流求割边）

    链接 最大流=最小割  这题是求割边集 dinic求出残余网络 两边dfs分别以源点d找到可达点 再以汇点进行d找到可达汇点的点 如果u,v为割边 那么s->u可达 v->t可达 并且为饱 ...

  5. SpringBoot 2.x （5）：异常处理与部署WAR项目

    异常处理: SpringBoot的异常处理是不友好的,前端只会显示最基本的错误名称 后端控制台会报出具体的错误,那么我们如何告知前端具体的错误信息呢? 1:对全局异常进行处理 一个测试的Control ...

  6. JS实现让其他浏览器自动转至微信浏览器打开链接

    //判断是否是pc function is_pc() { var sUserAgent = navigator.userAgent.toLowerCase(); var bIsIpad = sUser ...

  7. UVA 10288 Coupons 彩票 （数学期望）

    题意:一种刮刮卡一共有n种图案,每张可刮出一个图案,收集n种就有奖,问平均情况下买多少张才能中奖?用最简的分数形式表示答案.n<=33. 思路:这题实在好人,n<=33.用longlong ...

  8. break,continue,return的区别

    break,continue,return的区别 break 当break语句用于循环语句时,会终止执行循环,并执行循环后代码(如果有的话). function main() { for(var i ...

  9. linux 隐藏进程

    1.首先推荐一个后门程序https://github.com/f0rb1dd3n/Reptile 具体可以了解一下功能非常强大. 2.源码如下 root@ubuntu:/var/srt/libproc ...

  10. 包含绑定变量的sql进行调优需注意一点

    拿1个sql举个例子,我只贴出了where后面部分 实际环境中有init_date 和direct_no的组合索引IDX_DATE_NO 上诉标红处,:b3=0 和:b3<>0这两种情况o ...