精华内容
下载资源
问答
  • 一:图像标准化处理

    千次阅读 2019-11-08 22:21:39
    使用深度学习在进行图像分类或者对象检测时候,首先需要对图像做数据预处理,最常见的对...标准化处理公式如下: tensorflow中对图像标准化预处理的API函数如下: tf.image.per_image_standardization(image) ...

    使用深度学习在进行图像分类或者对象检测时候,首先需要对图像做数据预处理,最常见的对图像预处理方法有两种,正常白化处理又叫图像标准化处理,另外一种方法叫做归一化处理,下面就详细的说一下这两种处理方法。

    一:图像标准化处理

    标准化处理的公式如下:

    tensorflow中对图像标准化预处理的API函数如下:

    1. tf.image.per_image_standardization(image)
    2. - image 参数表示一个三维的张量(tensor) 分别对应图像高、宽、通道数目(height, width, channels)

    函数返回处理以后的图像,大小与通道数目与原图像保持一致。使用opencv+tensorflow对图像进行标准化处理的代码演示如下:

    1. import tensorflow as tf
    2. import cv2 as cv
    3.  
    4. image = cv.imread("D:/javaopencv/dahlia_4.jpg")
    5. cv.imshow("input", image)
    6. std_image = tf.image.per_image_standardization(image)
    7. with tf.Session() as sess:
    8. result = sess.run(std_image)
    9. print(result)
    10. cv.imshow("result", result)
    11. cv.waitKey(0)
    12. cv.destroyAllWindows()

    运行效果

    解释

    图像标准化是将数据通过去均值实现中心化的处理,根据凸优化理论与数据概率分布相关知识,数据中心化符合数据分布规律,更容易取得训练之后的泛化效果, 数据标准化是数据预处理的常见方法之一

    展开全文
  • 归一化与标准化处理

    千次阅读 2015-10-29 10:56:24
    1, 归一把数据经过处理后限制在想要的范围内,比如[0,1],有量纲表达式变为无量纲表达式,成为纯量。 一般采用最大-最小规范对原始数据进行线性变换公式:X=(X−Xmin)/(Xmax−Xmin)X =(X-Xmin)/(Xmax-Xmin)...

    1, 归一化

    把数据经过处理后限制在想要的范围内,比如[0,1],有量纲表达式变为无量纲表达式,成为纯量。
    一般采用最大-最小规范化对原始数据进行线性变换公式:X=XXmin/(XmaxXmin)
    matlab归一化函数:
    [y,ps] = mapminmax(x,ymin,ymax)
    x输入矩阵,ymin,ymax归一化区间,默认是[-1,1]
    数据还原:x = mapminmax('reverse',y,PS)

    2,标准化

    对原始数据进行缩放处理,限制在一定的范围内。无量纲化处理,要解决数据的可比性.一般指正态化,即期望为0,方差为1。
    matlab函数:zscore

    附matlab 常用统计命令
    1. mean:计算向量均值,mean(x,1)列向量均值,mean(x,2)行向量均值,mean2(x)矩阵均值;
    2. std:计算向量均方差,std(x,0,1)列向量均方差,std(x,0,2)行向量均方差,std2(x)矩阵均方差;
    3. var:计算向量方差,var(x);
    4. sse:误差平方和,sse(x),越接近于0,说明拟合的越好,数据预测越成功;
    5. mse:均方差平方和,mse(x)=sse(x)/N,意义同sse;
    6. R-square:确定系数。确定系数是通过数据的变化来表征一个拟合的好坏。由上面的表达式可以知道“确定系数”的正常取值范围为[0 1],越接近1,表明方程的变量对y的解释能力越强,这个模型对数据拟合的也较好。

    展开全文
  • R语言对数据进行标准化处理

    万次阅读 2019-10-20 10:01:42
    有时候,在分析数据时,需要对数据进行直线转换,也就是将数据做标准化处理标准化处理的结果称为标准分数,标准化处理的转换公式如下: 举例说明: 首先,导入数据 其次,转换成标准分数,并以向量形式输出 最后...

    有时候,在分析数据时,需要对数据进行直线转换,也就是将数据做标准化处理,标准化处理的结果称为标准分数,标准化处理的转换公式如下:
    在这里插入图片描述
    举例说明:
    首先,导入数据
    其次,转换成标准分数,并以向量形式输出
    最后,保留小数点位数

    data<-read.table("clipboard",header=T)    #导入数据
    A<-as.matrix(data[,2:4])                             #将数据框转换为矩阵
    colnames(A)<-NULL                                 #将数据框的第一行标题去掉
    Z<-as.vector(scale(A))                            #转换标准分数,以向量形式输出
    round(Z,4)                                             #结果保留4为小数点
    

    根据以上,运行结果如下:

    第一步:导入数据在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    第二步:将数据框转换为矩阵形式
    在这里插入图片描述
    第三步:进行标准化处理
    在这里插入图片描述
    第四步:保留小数点为4位
    在这里插入图片描述

    展开全文
  • 数据标准化处理

    2019-09-03 23:20:56
    今天这篇文章介绍下数据标准化,也算是模型里一个很重要的内容。 WOE 先来介绍WOE,是信贷评分模型里经常会用到的一种编码转换方式。 WOE即证据权重,如果大家有评分卡开发经验,一般都会知道这种编码形式,这也...
    关注公众号“番茄风控大数据”,获取更多数据分析与风控大数据的实用干货。
     

    今天这篇文章介绍下数据标准化,也算是模型里一个很重要的内容。

    WOE
    先来介绍WOE,是信贷评分模型里经常会用到的一种编码转换方式。

    WOE即证据权重,如果大家有评分卡开发经验,一般都会知道这种编码形式,这也是在逻辑回归里比较常用的编码方式。

    WOE的计算公式是:
    WOE=ln[(违约/总违约)/(正常/总正常)]。
    (关于woe还有很多内容,后续再跟大家好好分享这个知识点)

    在传统的评分卡开发里,经常将logistic回归模型转化为标准评分卡格式,WOE是对原始自变量的一种编码形式,要对一个变量进行WOE编码,需要首先把这个变量进行分组处理(也叫离散化、分箱)。

    WOE编码后变量就有了某种标准化的性质,也就是说,自变量内部的各个取值之间都可以直接进行比较(WOE之间的比较),而不同自变量之间的各种取值也可以通过WOE进行直接的比较。

    而且逻辑回归经过特定的转换后,每个变量跟Y(这里的Y是log(p/1-p))之间又可以用线性来表达。而且能将异常值顺带处理了,所以在传统的评分卡建模里,经常需要用woe对变量进行处理。

    本篇文章,当然不仅只是提到于对变量进行woe的转换,因为在机器学习里,对变量处理经常使用其他方式的处理方式:标准化处理。

    为什么要进行标准化处理:

    1. 使不同的特征变量具有相同的尺度,比如影响评分模型数据里,年龄的范围是0-100岁,收入的范围是0-100万+,这个完全不是同个数量级别的,不能同时进入模型;

    2. 能够加速权重参数的收敛,浅白点说就是能很快求到最优解,不用绕很多弯。

    3. 简而言之:对数据标准化的目的是消除特征之间的差异性

    大家主要记住上面三条重要结论就行了,如果需要更深入的了解,请看中间剖析更深入的地方,如果不想看,直接跳过。剖析之后也有资源+视频+代码指导大家练习。

    ------------开始部位,就等着你不看(#.#)-------------
    这一部分涉及的内容比较比较羞涩难懂,如果没有兴趣看,就知道跳过,不影响后面的内容。

    其实我这里,是把标准化跟归一化混在一起了,其实如果深究起来,他们还真的是不同的概念。

    不过为了方便大家的记忆,快速进入模型领域,我暂且把他们都称为数据标准化,只不过归一化只是把值锁定在0到1的区间里而已,下面的文字里,帮大家理清楚两者的区别。
    在这里插入图片描述
    归一化跟标准化的计算方法:

    归一化跟标准化

    不同:
    归一化:缩放仅仅跟最大和最小值的差别有关
    标准化:缩放和每个点都有关系,他的值主要是通过方差体现出来的

    所以两者是数据的缩放不同,从输出的范围来看,归一化理论上输出值范围不会受到范围的限制,不过其值还是会在特定狭窄的范围内。

    相同:
    从上图的推导来分析

    1. 归一化和标准化都是一种线性变换
    2. 归一化跟标准化都不会改变原始数据的数值排序

    什么时候用归一化,什么时候用标准化?
    如果对输出结果必须限定在0跟1之间,用归一化
    如果数据存在异常值比较少,用归一化
    如果存在比较多的异常点,用标准化

    -----------------------------到此为止---------------------------

    为了帮助大家理解,来点代码实操会更好点:
    from sklearn import preprocessing
    a = np.array([[21, 3.5, 4.6],
    [-150, 6, -6],
    [150, 52, 100]], dtype=np.float64)
    print(a)
    print(preprocessing.scale(a))

    在python里运行以上代码,先看下用标准化处理后,数据有什么不同:
    在这里插入图片描述
    可以看到用的preprocessing处理数据后,之前跨度很大的数据都会压缩一定的范围内。

    这里你需要用到python去练习这段代码,如果你还没用过python,请用我下面的链接下载。当然你也可以上去官网下载。为了方便广大同学,已经上传到网盘里。

    练习前大家需要进行工具的下载使用,推荐anaconda:链接:
    https://pan.baidu.com/s/1e5pfZM72K_T4E32hqR6q9A    提取码:gwyx

    下面给个简易模型来进行训练,代码如下:

    from __future__ import print_function
    from sklearn import preprocessing
    import numpy as np
    from sklearn.model_selection import train_test_split
    from sklearn.datasets.samples_generator import make_classification
    from sklearn.svm import SVC
    
    import matplotlib.pyplot as plt
    X,y=make_classification(n_samples=300,n_features=2 , n_redundant=0, n_informative=2,
     random_state=22, n_clusters_per_class=1, scale=100)
    plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y)
    plt.show()
    X = preprocessing.scale(X)    
    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=.3)
    clf = SVC()
    clf.fit(X_train, y_train)
    print(clf.score(X_test, y_test))
    
    

    十年职场生涯,这个长期混迹在风控界和科技界,摸爬滚打的大叔,曾经就职于全国最大的固网运营商平台、国内最大的ERP软件公司和一家老牌的互金公司,如果你想了解他,欢迎关注 “番茄风控大数据”一起学习一起聊!

    展开全文
  • 数据处理标准化

    2018-08-02 21:19:23
    为了消除指标之间的量纲和取值范围差异的影响,需要进行标准化处理,便于进行综合分析。 1、最大-最小标准化 也称为离差标准化。公式为: 2、零-均值标准化 也称为标准差标准化。经过处理的数据的均值为0,...
  • 数据的中心化和标准化处理

    万次阅读 2018-09-16 19:08:37
    1.意义:数据中心化和标准化在回归分析中是取消由于量纲不同、自身变异或者数值相差较大所引起的误差。 注解: 单位具有实际的物理意义,而量纲则不一定。比如说焦耳,表示能量,具有实际物理意义就是单位(同时也...
  • 对数据进行标准化处理的Z-Score方法的公式如下: (二)程序设计 以下代码设计为读取一个CSV文件,对其中的数据进行标准化处理,然后绘制展示图表,待处理的数据如下图所示,属性分别为a, b, c, d, e: 编写程序: ...
  • 粘性液体泵性能换算图的公式化处理 采用数学方法,对美国水力学会标准AHIS中给出粘性泵性能换算图进行了反复计算,提出了输送粘性介质离心泵性能换算公式。计算结果与图线换算法的数值完全一致,可以替代图线法,为...
  • matlab对数据标准化 归一化的处理

    万次阅读 2019-06-17 15:01:23
    1.数值标准化 首先计算各属性的平均值和平均绝对误差,公式为 其中,表示第k个属性的均值,表示第k个属性的平均绝对误差,表示第i条记录的第k个属性。 然后对每条数据记录进行标准化度量,即 其中,表示标准...
  • 4.标准化 公式 公式分析 sklearn 标准化实例 标准化的意义 缺失值处理方法 参考资料 1.什么是特征处理 通过特点的统计法(数学方法),将数据转换成算法要求的数据 2.不同的特征数据处理方式 数值型数据...
  • 利用Excel对数据进行标准化处理

    千次阅读 2020-07-10 11:14:21
    采用的公式为x=(x-min)/(Max-min),这样标准化后的数据最大值为1,最小值为0。
  • 数据预处理之 标准化/正则化 处理

    千次阅读 2017-01-08 09:10:12
    标准化(Scale)和正则化(Normalization)是两种常用的数据预处理方法,其作用是让数据变得更加“规范”一些。在文本聚类等任务中使用的比较多。 针对某数据,如果不适用数据标准化、正则化,展示的情况如下图 1....
  • 数据标准化:是指将数据按比例缩放,使之落入到特定区间 1 进行0-1 表转化计算公式 使用环境: 在聚类分析,主成分分析的时候,因为量纲不一所以需要 #导入归一化方法 from sklearn.preprocessing import ...
  • 在机器学习过程中,对数据的处理过程中,常常需要对数据进行归一化处理,下面介绍(0, 1)标准化的方式,简单的说,其功能就是将预处理的数据的数值范围按一定关系“压缩”到(0,1)的范围类。 通常(0, 1)标注...
  • 1.极差标准化处理 (1)、采用公式很简单,如下: (2)、话不多说,上代码: #include <iostream> #define n 3//实际问题需改动 #define m 5//实际问题需改动 void max(float a[][n], float b[], ...
  • python实现数据归一化处理的方式:(0,1)标准化

    万次阅读 多人点赞 2019-06-25 20:37:56
    在机器学习过程中,对数据的处理过程中,常常需要对数据进行归一化处理,下面介绍(0, 1)标准化的方式,简单的说,其功能就是将预处理的数据的数值范围按一定关系“压缩”到(0,1)的范围类。 通常(0, 1)标注...
  • 数据标准化:是指将数据按比例缩放,使之落入到特定区间   1 进行0-1 表转化计算公式 使用环境: 在聚类分析,主成分分析的时候,因为量纲不一所以需要 # 导入归一化方法 from sklearn.preprocessing import ...
  • 【图像处理】python实现图像标准化

    千次阅读 2019-12-19 23:35:51
    【图像处理】python实现图像标准化 图像标准化是将数据通过去均值实现中心化的处理,根据凸优化理论与数据概率分布相关知识,数据中心化符合数据分布规律,更容易取得训练之后的泛化效果, 数据标准化是数据预处理的...
  • 数据处理之数据标准化和数据分组

    千次阅读 2018-09-17 19:14:22
    数据标准化是指让所有数据等比例缩放,使之落入特定区间便于计算与分析,常用的有0-1标准化公式为: 代码实现如下: # -*- coding: utf-8 -*- import pandas as pd df = pd.read_csv(r&amp;amp;quot;/...
  • #0-1标准化计算公式: x* = (x-min) / (max - min) #在多指标评价体系中,由于各评价指标的性质不同,通常具有不同的量纲和数量级。当各指标间的水平相差很大时,如果直接用原始指标值进行分析,就会突出数值较高的...
  • 【CV】图像标准化与归一化

    万次阅读 2018-07-26 12:30:16
    使用深度学习在进行图像分类或者对象检测时候,首先需要对图像做数据预处理,最常见的对图像预处理方法有两种,正常白化处理又叫图像标准化处理,...标准化处理公式如下: tensorflow中对图像标准化预处理的A...
  •  标准化需要计算特征的均值和标准差,公式表达为:  使用preproccessing库的StandardScaler类对数据进行标准化的代码如下 from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.datasets import load_...
  • 深度学习训练-详解图像...标准化处理公式如下: tensorflow中对图像标准化预处理的API函数如下: tf.image.per_image_standardization(image) image 参数表示一个三维的张量(tensor) 分别对应图像高、宽、通道数目
  • 数据预处理:数据标准化、0-1缩放、归一化、独热编码和标签编码、缺失值处理前言一、缺失值处理二、数据标准化三、0-1缩放四、归一化五、独热编码六、标签编码总结 前言 在进行数据分析之前,需要了解数据的情况,有...
  • 标准化和归一化

    2019-04-20 05:32:06
    1.标准化 数据的标准化(normalization)是将数据按比例缩放,使之落入一个小的特定区间。在某些比较和评价的指标处理中经常会用到,去除数据的单位限制,将其转化为无量纲的纯数值,便于不同单位或量级的指标能够...
  • 数据标准化

    2020-09-02 23:57:24
    标准化又被称为均值移除(mean removal),对不同样本的同一特征 值进行处理,最终均值为0,标准差为1,采用此种方式我们只需要使 用如下公式即可。 x_scaled = (x-mean)/std import numpy as np from sklearn ...
  • 归一化与标准化区别

    2020-09-16 10:41:01
    归一化与标准化区别 归一化 常用的方法是通过对原始数据进行线性变换把数据映射到[0,1]之间,变换函数为: ...常用的方法是z-score标准化,经过处理后的数据均值为0,标准差为1,公式是: (BatchNorm2d)
  • 标准化:他的输出范围并不是0-1,而是负无穷到正无穷,他的缩放是和所有点都有关系,并且处理后的特征是符合正态分布 2. 两者的应用场景 对输出结果范围有要求,用归一化 存在异常值和较多噪音,用标准化- 数据较为...
  • 本文主要是对照scikit-learn的preprocessing章节结合代码简单的回顾下预处理技术的几种方法,主要包括标准化、数据最大最小缩放处理、正则化、特征二值化和数据缺失值处理。内容比较简单,仅供参考!首先来回顾一下...
  • 数据预处理之标准化和归一化

    千次阅读 2018-05-14 21:33:51
    经过标准化处理,原始数据均转换为无量纲化指标测评值,即各指标值都处于同一个数量级别上,可以进行综合测评分析。一、Min-max 标准化(也叫归一化)min-max标准化方法是对原始数据进行线性变换。设minA和maxA分别...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 453
精华内容 181
关键字:

标准化处理公式