Centering: 使数据的均值（Empirical Mean）变为0的过程。

具体操作：原始数据Xn(n=1, 2, 3, ..., n)减去均值.

Scaling: 使数据的标准差（Empirical Standard Deviation）变为1的过程。

具体操作：原始数据Xn(n=1, 2, 3, ..., n)除以标准差s.

Normalizing: 使数据的均值为0，标准差为1的过程。

具体操作：Centering + Scaling.

经过Normalizing之后的数据又可被称作Z-Value 或者Z-Score，反映的是"该数据点距离平均数多少个标准差"

Centering, Scaling and Normalizing的更多相关文章

  1. 特征缩放（Feature Scaling）

    特征缩放的几种方法: (1)最大最小值归一化(min-max normalization):将数值范围缩放到 [0, 1] 区间里 (2)均值归一化(mean normalization):将数值范围 ...

  2. CPU frequency and voltage scaling code in the Linux(TM) kernel

    CPU frequency and voltage scaling code in the Linux(TM) kernel CPU frequency scaling Using CPUfreq G ...

  3. A Brief History of Scaling LinkedIn

    原文地址 LinkedIn started in 2003 with the goal of connecting to your network for better job opportuniti ...

  4. Feature Scaling

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

  5. Centering HTML elements larger than their parents

    Centering HTML elements larger than their parents It's not a common problem, but I've run into it a ...

  6. （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 ...

  7. 浅谈Feature Scaling

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

  8. 深度卷积神经网络用于图像缩放Image Scaling using Deep Convolutional Neural Networks

    This past summer I interned at Flipboard in Palo Alto, California. I worked on machine learning base ...

  9. System Operations on AWS - Lab 6W - Using Auto Scaling (Windows)

    创建你的一个web server,然后将这个实例制成你的AMI,通过启动配置生成一个Auto Scaling组(包括scale-in/scale-out策略),配置一台Load Balancer指向你 ...

随机推荐

  1. Tree

    //Header.h #ifndef _HEAD_ #define _HEAD_ #include <queue> #include <iostream> using name ...

  2. Paxos变种和优化

    分布式系统理论进阶 - Paxos变种和优化 引言 <分布式系统理论进阶 - Paxos>中我们了解了Basic Paxos.Multi Paxos的基本原理,但如果想把Paxos应用于工 ...

  3. Handler 消息传递机制

    1,Handler 的概念Handler 是用来干什么的?1)执行计划任务,可以在预定的时间执行某些任务,可以模拟定时器 2)线程间通信.在Android的应用启动时,会创建一个主线程,主线程会创建一 ...

  4. Linux execve函数簇用法

    exec函数簇实现的功能都是用一个新程序替换原来的程序,替换的内容包括堆栈段,代码段,进程控制器PCD,但是原进程的PID保持不变 int execl(const char *path, const ...

  5. IE8和W3C标准下IFRAME刷新和URL的区别

    一个页面中包含了一个iframe,我们要刷新这个iframe的情况 url在IE8和W3C以及IE11的区别如下: URL使用相对路径,绝对路径比如http://localhost:5568/替换成I ...

  6. 清北学堂2017NOIP冬令营入学测试P4747 D’s problem(d)

    时间: 1000ms / 空间: 655360KiB / Java类名: Main 背景 冬令营入学测试题 描述 题目描述 小D是一名魔法师,它最喜欢干的事就是对批判记者了. 这次记者招待会上,记者对 ...

  7. 细细品味Storm_Storm简介及安装

    Storm是由专业数据分析公司BackType开发的一个分布式实时数据处理软件,可以简单.高效.可靠地处理大量的数据流.Twitter在2011年7月收购该公司,并于2011年9月底正式将Storm项 ...

  8. 解决Kafka-1194问题

    生产环境中使用Kafka作为日志处理的中间件,系统结构是这样的.自12月上线一个多月来,系统运行稳定. 用过kafka的都知道,Kafka产生的消息全部存储到硬盘文件中,并且在消息被消费后不会被立即删 ...

  9. Zepto的天坑汇总

    前言 最近在做移动端开发,用的是zepto,发现他跟jquery比起来称之为天坑不足为过,但是由于项目本身原因,以及移动端速度要求的情况下,也只能继续用下去. 所以在这里做一下汇总 对img标签空sr ...

  10. HBase初探

    string hbaseCluster = "https://charju.azurehdinsight.net"; string hadoopUsername = "账 ...