一、归一化(也说标准化)作用

1)将有量纲特征转化为无量纲特征

2)能够加快收敛(主要指梯度下降法时)

二、Octave中计算     

    mean(A)   求解矩阵中每一列的均值

std(A)    求解矩阵中每一列的标准差

   在Octave中对样本进行归一下代码如下:

mu=mean(X);
          sigma=std(X);
          X_norm=(X.-mu)./sigma

备注:在进行归一化时,训练样本中的均值与标准差,应保存起来,在预测时依然可以使用。

Coursera在线学习---第三节.归一化处理(Normalize)的更多相关文章

  1. Coursera在线学习---第六节.构建机器学习系统

    备: High bias(高偏差) 模型会欠拟合    High variance(高方差) 模型会过拟合 正则化参数λ过大造成高偏差,λ过小造成高方差 一.利用训练好的模型做数据预测时,如果效果不好 ...

  2. Coursera在线学习---第一节.梯度下降法与正规方程法求解模型参数比较

    一.梯度下降法 优点:即使特征变量的维度n很大,该方法依然很有效 缺点:1)需要选择学习速率α 2)需要多次迭代 二.正规方程法(Normal Equation) 该方法可以一次性求解参数Θ 优点:1 ...

  3. Coursera在线学习---第十节.大规模机器学习(Large Scale Machine Learning)

    一.如何学习大规模数据集? 在训练样本集很大的情况下,我们可以先取一小部分样本学习模型,比如m=1000,然后画出对应的学习曲线.如果根据学习曲线发现模型属于高偏差,则应在现有样本上继续调整模型,具体 ...

  4. Coursera在线学习---第九节(2).推荐系统

    一.基于内容的推荐系统(Content Based Recommendations) 所谓基于内容的推荐,就是知道待推荐产品的一些特征情况,将产品的这些特征作为特征变量构建模型来预测.比如,下面的电影 ...

  5. Coursera在线学习---第九节(1).异常数据检测(Anomaly Detection)

    一.如何构建Anomaly Detection模型? 二.如何评估Anomaly Detection系统? 1)将样本分为6:2:2比例 2)利用交叉验证集计算出F1值,可以用F1值选取概率阈值ξ,选 ...

  6. Coursera在线学习---第八节.K-means聚类算法与主成分分析(PCA)

    一.K-means聚类中心初始化问题. 1)随机初始化各个簇类的中心,进行迭代,直到收敛,并计算代价函数J. 如果k=2~10,可以进行上述步骤100次,并分别计算代价函数J,选取J值最小的一种聚类情 ...

  7. Coursera在线学习---第七节.支持向量机(SVM)

    一.代价函数   对比逻辑回归与支持向量机代价函数. cost1(z)=-log(1/(1+e-z)) cost0(z)=-log(1-1/(1+e-z)) 二.支持向量机中求解代价函数中的C值相当于 ...

  8. Coursera在线学习---第五节.Logistic Regression

    一.假设函数与决策边界 二.求解代价函数 这样推导后最后发现,逻辑回归参数更新公式跟线性回归参数更新方式一摸一样. 为什么线性回归采用最小二乘法作为求解代价函数,而逻辑回归却用极大似然估计求解? 解答 ...

  9. Coursera在线学习---第四节.过拟合问题

    一.解决过拟合问题方法 1)减少特征数量 --人为筛选 --靠模型筛选 2)正则化(Regularization) 原理:可以降低参数Θ的数量级,使一些Θ值变得非常之小.这样的目的既能保证足够的特征变 ...

随机推荐

  1. 什么是HotSpot

    Java 是动态编译,跟C++静态编译不同,这就是JIT编译器的原因(Just In Time) HotSpot会把这些部门动态地编译成机器码,Native code, 并对机器码进行优化, 静态编译 ...

  2. python3判断字典、列表、元组为空以及字典是否存在某个key的方法

    #!/usr/bin/python3 #False,0,'',[],{},()都可以视为假 m1=[] m2={} m3=() m4={"name":1,"age&quo ...

  3. HDFS集中式的缓存管理原理与代码剖析--转载

    原文地址:http://yanbohappy.sinaapp.com/?p=468 Hadoop 2.3.0已经发布了,其中最大的亮点就是集中式的缓存管理(HDFS centralized cache ...

  4. CPP 替代 PIL 图片处理(缩略图生成)

    python中使用PIL(Pyhton Image Library)进行图片处理,好处就是编写简单方便,但是不能很好利用机器多核的特点,于是在项目中决定使用cpp来实现图片处理. 项目中的图片处理主要 ...

  5. window与linux查看端口被占用

    本文摘写自: 百度经验 https://www.cnblogs.com/ieayoio/p/5757198.html 一.windows:开始---->运行---->cmd,或者是wind ...

  6. Strategy Pattern ava设计模式之策略模式

    简介 在策略模式(Strategy Pattern)中,一个类的行为或其算法可以在运行时更改.这种类型的设计模式属于行为型模式.简单理解就是一组算法,可以互换,再简单点策略就是封装算法. 意图 定义一 ...

  7. BZOJ4408 [Fjoi 2016]神秘数 【主席树】

    题目链接 BZOJ4408 题解 假如我们已经求出一个集合所能凑出连续数的最大区间\([1,max]\),那么此时答案为\(max + 1\) 那么我们此时加入一个数\(x\),假若\(x > ...

  8. spark(二)

    一.spark的提交模式 --master(standalone\YRAN\mesos) standalone:-client -cluster  如果我们用client模式去提交程序,我们在哪个地方 ...

  9. 【loj6059】Sum

    Portal --> loj6059 Solution ​​ 看过去第一反应是..大力数位dp!然后看了一眼数据范围... ​ 但是这没有什么关系!注意到我们不需要考虑前导零了,可以直接快乐dp ...

  10. 框架----Django之ModelForm组件

    ModelForm a. class Meta: model, # 对应Model的 fields=None, # 字段 exclude=None, # 排除字段 labels=None, # 提示信 ...