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 scaling),比如:在随机梯度下降(stochastic gradient descent)算法中,特征缩放有时能提高算法的收敛速度. 什么是特征缩放 特征缩放的目标就是数据规范化,使得特征的范围具有可比性.它是数据处理的预处理处理,对后面的使用数据具有关键作用. 机器算法为什么要特征缩放 特征缩放还

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):将数值范围缩放到 [-1, 1] 区间里,且数据的均值变为0 (3)标准化 / z值归一化(standardization / z-score normalization):将数值缩放到0附近,且数据的分布变为均值为0,标准差为1的标准正态分布(先减去均值来对特征进行 中心化 mean centering 处

对于multiple features 的问题(设有n个feature),hypothesis 应该改写成 \[ \mathit{h} _{\theta}(x) = \theta_{0} + \theta_{1}\cdot x_{1}+\theta_{2}\cdot x_{2}+\theta_{3}\cdot x_{3}+\dots+\theta_{n}\cdot x_{n} \] 其中: \[ x=\begin{bmatrix}x_{1}\\ x_{2}\\ x_{3}\\ \vdots \\

以房屋价格为例,假设有两个特征向量:X1:房子大小(1-2000 feets), X2:卧室数量(1-5) 关于这两个特征向量的代价函数如下图所示: 从上图可以看出,代价函数是一个又瘦又高的椭圆形轮廓图,如果用这个代价函数来运行梯度下降的话,得到最终的梯度值,可能需要花费很长的时间,甚至可能来回震动,最终才能收敛到全局最小值.为了减少梯度下来花费的时间,最好的办法就是对特征向量进行缩放(feature scaling). 特征向量缩放(feature scaling):具体来说,还是以上面的房屋

我们从上一篇博客中知道了关于单变量线性回归的相关问题,例如:什么是回归,什么是代价函数,什么是梯度下降法. 本节我们讲一下多变量线性回归.依然拿房价来举例,现在我们对房价模型增加更多的特征,例如房间数楼层等,构成一个含有多个变量的模型,模型中的特征为(x0 ,x1 ,...,xn ). 增添更多特征后,我们引入一系列新的注释: 假设函数 h 表示为: 这个公式中有 n+1个参数和 n 个变量,为了使得公式能够简化一些,引入x0 = 1,则公 式转化为: 此时模型中的参数是一个 n+1维 的向量,

@(131 - Machine Learning | 机器学习) 1 Feature Scaling transforms features to have range [0,1] according to the formula $x' = \frac{x-x_{min}}{x_{max}-x_{min}} $ 1.1 Sklearn - MinMaxScaler from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler import numpy weigh

1 多元线性回归 1.1 假设函数 多元线性回归是指有多个特征特征变量的情况.此时我们修改假设函数hθ(x)=θ0+θ1∗x为hθ(x)=θ0+θ1x1+θ2x2+⋯+θnxn.设x0=1,x为特征向量,θ为参数向量,则hθ(x)=θTx. 1.2 cost function与梯度下降 cost函数依然选择平方误差函数梯度下降方法也没有变: 1.3 特征约简 当变量的范围差别很大时,梯度下降法就会收敛的很慢,此时我们使输入的变量大致属于相同的范围来加速梯度下降.两种方法:特征缩放.均值归一化(x

1.Mean normalization(均值归一化) 我们可以将均值归一化理解为特征缩放的另一种方法. 特征缩放和均值归一化的作用都是为了减小样本数据的波动使得梯度下降能够更快速的寻找到一条'捷径',从而到达全局最小值.因此,均值归一化则是先求得所有样本的均值u 从而通过如下两个例子公式或者其他公式: \[\large x=\frac{value - u}{max} \] \[\large x=\frac{value - u}{max-min} \] 使得样本数据在更小的范围内变化同样明显.在

论文提出新的特征级超分辨方法用于提升检测网络的小物体检测性能,该方法适用于带ROI池化的目标检测算法.在VOC和COCO上的小物体检测最大有5~6%mAP提升,在Tsinghua-Tencent 100K上的小物体检测则最大有约9点F1提升   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Better to Follow, Follow to Be Better: Towards Precise Supervision of Feature Super-Resolution for Small O

Alink漫谈(十) :特征工程之特征哈希/标准化缩放 目录 Alink漫谈(十) :特征工程之特征哈希/标准化缩放 0x00 摘要 0x01 相关概念 1.1 特征工程 1.2 特征缩放(Scaling) 1.3 特征哈希(Hashing Trick) 0x02 数据集 0x03 示例代码 0x04 标准化缩放 StandardScaler 4.1 StandardScalerTrainBatchOp 4.2 StatisticsHelper.summary 4.3 BuildStandard

识别算法概述: SIFT/SURF基于灰度图, 一.首先建立图像金字塔,形成三维的图像空间,通过Hessian矩阵获取每一层的局部极大值,然后进行在极值点周围26个点进行NMS,从而得到粗略的特征点,再使用二次插值法得到精确特征点所在的层(尺度),即完成了尺度不变. 二.在特征点选取一个与尺度相应的邻域,求出主方向,其中SIFT采用在一个正方形邻域内统计所有点的梯度方向,找到占80%以上的方向作为主方向:而SURF则选择圆形邻域,并且使用活动扇形的方法求出特征点主方向,以主方向对齐即完成旋转不变

特征处理是特征工程的核心部分,特征工程是数据分析中最耗时间和精力的一部分工作,它不像算法和模型那样式确定的步骤,更多的是工程上的经验和权衡,因此没有统一的方法,但是sklearn提供了较为完整的特征处理方法,包括数据预处理,特征选择,降维等.首次接触到sklearn,通常会被其丰富且方便的算法模型库吸引,但是这里介绍的特征处理库也非常强大! 经过前人的总结,特征工程已经形成了接近标准化的流程,如下图所示(此图来自此网友,若侵权,联系我,必删除) 1 特征来源——导入数据 在做数据分析的时候,特征

1.标准化(中心化) 在许多机器学习执行前,需要对数据集进行标准化处理.因为很对算法假设数据的特征服从标准正态分布.所以如果不对数据标准化,那么算法的效果会很差. 例如,在学习算法的目标函数,都假设数据集的所有特征集中在0附近,并且有相同的方差.如果某个特征的方差远大于其他特征的方差,那么该特征可能在目标函数占的权重更大,使得算法不能从所有特征中学习. 在实践中,我们往往忽略了分布的形状,只需要通过减去每个特征的均值,然后除以非标准特征的标准偏差来转换数据. scale方法提供了在一个类似数据的

小伙伴们大家好~o(￣▽￣)ブ,沉寂了这么久我又出来啦,这次先不翻译优质的文章了,这次我们回到Python中的机器学习,看一下Sklearn中的数据预处理和特征工程,老规矩还是先强调一下我的开发环境是Jupyter lab,所用的库和版本大家参考: Python 3.7.1(你的版本至少要3.4以上) Scikit-learn 0.20.0 (你的版本至少要0.19) Numpy 1.15.3, Pandas 0.23.4, Matplotlib 3.0.1, SciPy 1.1.0 1 skl

本文作者任旭倩,公众号:计算机视觉life成员,由于格式原因,公式显示可能出问题,建议阅读原文链接:综述 | SLAM回环检测方法 在视觉SLAM问题中,位姿的估计往往是一个递推的过程,即由上一帧位姿解算当前帧位姿,因此其中的误差便这样一帧一帧的传递下去,也就是我们所说的累积误差.一个消除误差有效的办法是进行回环检测.回环检测判断机器人是否回到了先前经过的位置,如果检测到回环,它会把信息传递给后端进行优化处理.回环是一个比后端更加紧凑.准确的约束,这一约束条件可以形成一个拓扑一致的轨迹地图.如果

一.Standardization 方法一:StandardScaler from sklearn.preprocessing import StandardScaler sds = StandardScaler() sds.fit(x_train) x_train_sds = sds.transform(x_train) x_test_sds = sds.transform(x_test) 方法二:MinMaxScaler  特征缩放至特定范围 , default=(0, 1) from sk

在OpenCV2:图像的几何变换,平移.镜像.缩放.旋转(1)主要介绍了图像变换中的向前映射.向后映射.处理变换过程中浮点坐标像素值的插值算法,并且基于OpenCV2实现了两个简单的几何变换:平移和镜像变换.本文主要稍微复杂点的两个几何变换:缩放和旋转. 1.图像缩放 图像的缩放主要用于改变图像的大小,缩放后图像的图像的宽度和高度会发生变化.水平缩放系数,控制图像宽度的缩放,其值为1,则图像的宽度不变:垂直缩放系数控制图像高度的缩放,其值为1,则图像的高度不变.如果水平缩放系数和垂直缩放系数不相

什么是方法? 简介 在上一篇的blog中,我们知道了方法是类中的一个组成部分,是类或对象的行为特征的抽象. 无论是从语法和功能上来看,方法都有点类似与函数.但是,方法与传统的函数还是有着不同之处: 在结构化编程语言里,函数是基本的程序组成单元,一个程序由一个个函数组成: 在面向对象编程语言里,类才是程序的基本单元,方法是属于类或对象的,不能独立存在: Java语言里方法的特征主要在以下几个方面: 方法不能够独立的存在,方法只能够定义在类里面,所属与某个类或对象: 方法不能够被独立地执行,必须使用

本篇已收录至<C#图解教程>读书笔记目录贴,点击访问该目录可获取更多内容. 一.方法那些事儿 (1)方法的结构:方法头—指定方法的特征,方法体—可执行代码的语句序列: (2)方法的调用:参数.值参数.引用参数.输出参数.参数数组: ①参数: 形参—本地变量,声明在参数列表中:形参的值在代码开始之前被初始化: 实参—实参的值用于初始化形参: ②值参数: 为形参在栈上分配内存,将实参的值复制到形参: ③引用参数: 不为形参在栈上分配内存,形参的参数名作为实参变量的别名指向同一位置,必须使用ref关

原文  http://dataunion.org/14072.html 主题 特征选择 scikit-learn 作者: Edwin Jarvis 特征选择(排序)对于数据科学家.机器学习从业者来说非常重要.好的特征选择能够提升模型的性能,更能帮助我们理解数据的特点.底层结构,这对进一步改善模型.算法都有着重要作用. 特征选择主要有两个功能: 减少特征数量.降维,使模型泛化能力更强,减少过拟合 增强对特征和特征值之间的理解 拿到数据集,一个特征选择方法,往往很难同时完成这两个目的.通常情况下,我