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  • 标准化

    2019-11-19 22:35:03
    标准化分为两种 一种是法定的,例如OSI 一种是事实标准,民间承认,认可的,大家都用,例如TCP/IP 如果你比较有想法,想自己搞一个标准化 那就得提到RFC(Request For Comments)--因特网标准的形式 1.你需要写一...

    标准化分为两种

    一种是法定的,例如OSI

    一种是事实标准,民间承认,认可的,大家都用,例如TCP/IP

    如果你比较有想法,想自己搞一个标准化

    那就得提到RFC(Request For Comments)--因特网标准的形式

    1.你需要写一个因特网草案发给rfc的邮箱,现在还不是RFC文档

    2.别人给你回复,如果人家说你这可以的,你这个草案就变成了建议标准   现在是RFC文档

    3. 现在可以把这个文档放网上,让大家过来评价你的这个,你查漏补缺,集百家之长,现在变为了草案标准

    4. 现在把草案标准拿给IETF,IAB组织审核,如果他们通过了你的东西,那恭喜你,你也创造了一个因特网标准

     

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  • 数据标准化

    2019-05-25 18:39:45
    目前数据标准化方法有多种,归结起来可以分为直线型方法(如极值法、标准差法)、折线型方法(如三折线法)、曲线型方法(如半正态性分布)。不同的标准化方法,对系统的评价结果会产生不同的影响,然而不幸的是,在数据...

    目前数据标准化方法有多种,归结起来可以分为直线型方法(如极值法、标准差法)、折线型方法(如三折线法)、曲线型方法(如半正态性分布)。不同的标准化方法,对系统的评价结果会产生不同的影响,然而不幸的是,在数据标准化方法的选择上,还没有通用的法则可以遵循。

     

    常见的方法有:min-max标准化(Min-max normalization),log函数转换,atan函数转换,z-score标准化(zero-mena normalization,此方法最为常用),模糊量化法。本文只介绍min-max法(规范化方法),z-score法(正规化方法),比例法(名字叫啥不太清楚,归一化方法)。

     

    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进行比较和加权。其中最典型的就是数据的归一化处理,即将数据统一映射到[0,1]区间上,常见的数据归一化的方法有:min-max标准化(Min-maxnormalization)也叫离差标准化,是对原始数据的线性变换,使结果落到[0,1]区间,转换函数如下:其中max为样本数据的最大值,min为样本数据的最小值。这种方法有一个缺陷就是当有新数据加入时,可能导致max和min的变化,需要重新定义。log函数转换通过以10为底的log函数转换的方法同样可以实现归一下,具体方法如下:看了下网上很多介绍都是x*=log10(x),其实是有问题的,这个结果并非一定落到[0,1]区间上,应该还要除以log10(max),max为样本数据最大值,并且所有的数据都要大于等于1。atan函数转换用反正切函数也可以实现数据的归一化:使用这个方法需要注意的是如果想映射的区间为[0,1],则数据都应该大于等于0,小于0的数据将被映射到[-1,0]区间上。而并非所有数据标准化的结果都映射到[0,1]区间上,其中最常见的标准化方法就是Z标准化,也是SPSS中最为常用的标准化方法:z-score 标准化(zero-meannormalization)也叫标准差标准化,经过处理的数据符合标准正态分布,即均值为0,标准差为1,其转化函数为:其中μ为所有样本数据的均值,σ为所有样本数据的标准差。

     

    1 什么是数据标准化(Normalization)

    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进行比较和加权。

     

    有哪些常用方法呢?

    方法一:规范化方法

     

    pic1

    •  也叫离差标准化,是对原始数据的线性变换,使结果映射到[0,1]区间。

    方法二:正规化方法

    pic2

    • 这种方法基于原始数据的均值(mean)和标准差(standard deviation)进行数据的标准化。将A的原始值x使用z-score标准化到x’。
    • z-score标准化方法适用于属性A的最大值和最小值未知的情况,或有超出取值范围的离群数据的情况。
    • spss默认的标准化方法就是z-score标准化。
    • 用Excel进行z-score标准化的方法:在Excel中没有现成的函数,需要自己分步计算,其实标准化的公式很简单。

    步骤如下:
    1.求出各变量(指标)的算术平均值(数学期望)xi和标准差si ;
    2.进行标准化处理:
    zij=(xij-xi)/si
    其中:zij为标准化后的变量值;xij为实际变量值。
    3.将逆指标前的正负号对调。
    标准化后的变量值围绕0上下波动,大于0说明高于平均水平,小于0说明低于平均水平。

     

    方法三:归一化方法

    pic3

     

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  • python归一化、标准化、正则化

    千次阅读 2017-06-30 20:50:37
    对特征进行一定的处理,可以提升算法模型的结果,主要分为归一化,标准化,正则化。python的sklearn.preprocessing提供了相应的方法,使用起来非常方便。

            在前面的 文章中,我们对一些特征做了分析,根据describe得到统计信息,很多特征是稀疏的。

    #首先去掉空值,并查看数据的统计
    ads = ads.dropna(axis=0)
    print(ads.describe())
    #我们可以看到,大量的特征的25%分位数显示,特征分布
    #              0            1            2            3            4     \
    # count  2359.000000  2359.000000  2359.000000  2359.000000  2359.000000
    # mean     63.912251   155.631624     3.912982     0.759644     0.002120
    # std      54.881130   130.237867     6.047220     0.427390     0.045999
    # min       1.000000     1.000000     0.001500     0.000000     0.000000
    # 25%      25.000000    80.500000     1.033450     1.000000     0.000000
    # 50%      51.000000   110.000000     2.111100     1.000000     0.000000
    # 75%      84.000000   184.000000     5.333300     1.000000     0.000000
    # max     640.000000   640.000000    60.000000     1.000000     1.000000
    #
    #          5            6            7            8            9     \
    # count  2359.0  2359.000000  2359.000000  2359.000000  2359.000000
    # mean      0.0     0.006359     0.004663     0.004663     0.014837
    # std       0.0     0.079504     0.068141     0.068141     0.120925
    # min       0.0     0.000000     0.000000     0.000000     0.000000
    # 25%       0.0     0.000000     0.000000     0.000000     0.000000
    # 50%       0.0     0.000000     0.000000     0.000000     0.000000
    # 75%       0.0     0.000000     0.000000     0.000000     0.000000
    # max       0.0     1.000000     1.000000     1.000000     1.000000
    #
    #           ...              1549         1550         1551         1552  \
    # count     ...       2359.000000  2359.000000  2359.000000  2359.000000
    # mean      ...          0.003815     0.001272     0.002120     0.002543
    # std       ...          0.061662     0.035646     0.045999     0.050379
    # min       ...          0.000000     0.000000     0.000000     0.000000
    # 25%       ...          0.000000     0.000000     0.000000     0.000000
    # 50%       ...          0.000000     0.000000     0.000000     0.000000
    # 75%       ...          0.000000     0.000000     0.000000     0.000000
    # max       ...          1.000000     1.000000     1.000000     1.000000
    #
    #               1553         1554         1555        1556         1557  \
    # count  2359.000000  2359.000000  2359.000000  2359.00000  2359.000000
    # mean      0.008478     0.013989     0.014837     0.00975     0.000848
    # std       0.091705     0.117470     0.120925     0.09828     0.029111
    # min       0.000000     0.000000     0.000000     0.00000     0.000000
    # 25%       0.000000     0.000000     0.000000     0.00000     0.000000
    # 50%       0.000000     0.000000     0.000000     0.00000     0.000000
    # 75%       0.000000     0.000000     0.000000     0.00000     0.000000
    # max       1.000000     1.000000     1.000000     1.00000     1.000000
    #
    #               1558
    # count  2359.000000
    # mean      0.161509
    # std       0.368078
    # min       0.000000
    # 25%       0.000000
    # 50%       0.000000
    # 75%       0.000000
    # max       1.000000
    #
    # [8 rows x 1559 columns]
    
    

    对特征进行一定的处理,可以提升算法模型的结果,主要分为归一化,标准化,正则化。python的sklearn.preprocessing提供了相应的方法,使用起来非常方便。

    #导入sklearn.preprocessing数据预处理包

    from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
    
    df_all = ads.values
    
    X = df_all[:,:-1]
    y = df_all[:,-1]
    
    
    #归一化:消除不同数据之间的量纲,方便数据比较和共同处理,并维持了数据的稀疏性质
    # 比如在神经网络中,归一化可以加快训练网络的收敛性。
    X_scaler = MinMaxScaler().fit_transform(X)print(X_scaler)
    # [[ 0.19405321  0.19405321  0.01664208 ...,  0.          0.          0.        ]
    #  [ 0.08763693  0.73082942  0.13682009 ...,  0.          0.          0.        ]
    #  [ 0.05007825  0.35837246  0.1161379  ...,  0.          0.          0.        ]
    #  ...,
    #  [ 0.15649452  0.21752739  0.02307724 ...,  0.          0.          0.        ]
    #  [ 0.03442879  0.18622848  0.08693217 ...,  0.          0.          0.        ]
    #  [ 0.06103286  0.06103286  0.01664208 ...,  0.          0.          0.        ]]
    #标准化:使每个特征均值为0,方差为1。
    # 更利于使用标准正态分布的性质,进行处理。
    from sklearn.preprocessing import StandardScaler
    scaler = StandardScaler().fit(X)
    X_scaler = scaler.transform(X)
    print(scaler.mean_,scaler.std_)
    print(X_scaler)
    # [[ 1.11332804 -0.23524739 -0.48180809 ..., -0.12272017 -0.09922646
    #   -0.02912965]
    #  [-0.12597621  2.39895364  0.71081076 ..., -0.12272017 -0.09922646
    #   -0.02912965]
    #  [-0.5633777   0.57114068  0.50556553 ..., -0.12272017 -0.09922646
    #   -0.02912965]
    #  ...,
    #  [ 0.67592654 -0.12004909 -0.41794703 ..., -0.12272017 -0.09922646
    #   -0.02912965]
    #  [-0.74562833 -0.27364682  0.21573459 ..., -0.12272017 -0.09922646
    #   -0.02912965]
    #  [-0.43580227 -0.88803773 -0.48180809 ..., -0.12272017 -0.09922646
    #   -0.02912965]]
    
    #正则化:与上述方法不同,正则化是对每个样本进行加工,使得每个样本的范数为1,用来计算样本之间相似度
    from sklearn.preprocessing import Normalizer
    scaler = Normalizer().fit(X)
    X_scaler = scaler.transform(X)
    print(X_scaler)
    # [[ 0.70693714  0.70693714  0.0056555  ...,  0.          0.          0.        ]
    #  [ 0.12088013  0.99248947  0.01741204 ...,  0.          0.          0.        ]
    #  [ 0.14193112  0.98921689  0.02997585 ...,  0.          0.          0.        ]
    #  ..., 
    #  [ 0.58495049  0.81082246  0.00802772 ...,  0.          0.          0.        ]
    #  [ 0.18799975  0.98086824  0.0426457  ...,  0.          0.          0.        ]
    #  [ 0.70589457  0.70589457  0.01764736 ...,  0.          0.          0.        ]]

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  • 目前数据标准化方法有多种,归结起来可以分为直线型方法(如极值法、标准差法)、折线型方法(如三折线法)、曲线型方法(如半正态性分布)。不同的标准化方法,对系统的评价结果会产生不同的影响,然而不幸的是,在

    数据的标准化和归一化

    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进行比较和加权。其中最典型的就是数据的归一化处理,即将数据统一映射到[0,1]区间上。

    目前数据标准化方法有多种,归结起来可以分为直线型方法(如极值法、标准差法)、折线型方法(如三折线法)、曲线型方法(如半正态性分布)。不同的标准化方法,对系统的评价结果会产生不同的影响,然而不幸的是,在数据标准化方法的选择上,还没有通用的法则可以遵循。

    **

    归一化的目标

    **

    1. 把数变为(0,1)之间的小数
      主要是为了数据处理方便提出来的,把数据映射到0~1范围之内处理,更加便捷快速,应该归到数字信号处理范畴之内。
    2. 把有量纲表达式变为无量纲表达式
      归一化是一种简化计算的方式,即将有量纲的表达式,经过变换,化为无量纲的表达式,成为纯量。

    **归一化的好处

    提升模型的精度**

    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指标在综合分析中的作用,相对削弱数值水平较低指标的作用。因此,为了保证结果的可靠性,需要对原始指标数据进行标准化处理。

    在数据分析之前,我们通常需要先将数据标准化(normalization),利用标准化后的数据进行数据分析。数据标准化也就是统计数据的指数化。数据标准化处理主要包括数据同趋化处理和无量纲化处理两个方面。数据同趋化处理主要解决不同性质数据问题,对不同性质指标直接加总不能正确反映不同作用力的综合结果,须先考虑改变逆指标数据性质,使所有指标对测评方案的作用力同趋化,再加总才能得出正确结果。数据无量纲化处理主要解决数据的可比性。经过上述标准化处理,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。

    从经验上说,归一化就是让不同维度之间的特征在数值上有一定比较性,可以大大提高分类器的准确性。

    两种常见的数据归一化方法

    min-max标准化/0-1标准化
    也叫离差标准化
    ,是对原始数据的线性变换,使结果落到[0,1]区间,转换函数如下:
    。

    • 其中max为样本数据的最大值,min为样本数据的最小值

    log函数转换

    通过以10为底的log函数转换的方法同样可以实现归一下,具体方法如下在这里插入图片描述
    看了下网上很多介绍都是x*=log10(x),其实是有问题的,这个结果并非一定落到[0,1]区间上,应该还要除以log10(max),max为样本数据最大值,并且所有的数据都要大于等于1。

    z-score 标准化(也就是统计学中的标准分,或者叫Z分)

    最常见的标准化方法就是Z标准化,也是SPSS中最为常用的标准化方法,spss默认的标准化方法就是z-score标准化。

    也叫标准差标准化,这种方法给予原始数据的均值(mean)和标准差(standard deviation)进行数据的标准化。

    经过处理的数据符合标准正态分布,即均值为0,标准差为1,其转化函数为:在这里插入图片描述
    其中μ为所有样本数据的均值,σ为所有样本数据的标准差。

    这个方法还可以理解为:距离均值有z个标准差 ( x - μ = zσ)

    z-score标准化方法适用于属性A的最大值和最小值未知的情况,或有超出取值范围的离群数据的情况。

    标准化的公式,步骤如下

    1.求出各变量(指标)的算术平均值(数学期望)μ 和标准差 σ ;

    2.进行标准化处理:
    z=(x - μ)/ σ
    其中:z为标准化后的变量值;x为实际变量值。

    3.将逆指标前的正负号对调。
    标准化后的变量值围绕0上下波动,大于0说明高于平均水平,小于0说明低于平均水平。

    展开全文
  • 数据标准化/归一化normalization

    千次阅读 2019-05-31 09:40:09
    1 数据的标准化(normalization)和归一化 数据的标准化(normalization)是将数据按比例缩放,使之落入一个...目前数据标准化方法有多种,归结起来可以分为直线型方法(如极值法、标准差法)、折线型方法(如三折线法...
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  • 5G NR标准 第2章 5G标准化 移动通信系统的研究,开发,实施和部署是由无线行业在国际协调一致的努力下完成的,通过该协议,人们共同... 这些可以大致分为三类:标准化组织,监管机构以及产业论坛。 标准化组织(SDO)
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  • web标准、HTML语义

    2019-08-24 11:44:43
      Web标准是由一系列的标准组合而成,其核心思想就是将网页的结构、样式和行为分离开来,它可以分为三大类:结构部分、样式部分和行为部分。结构部分主要包括XML标准、XHTML标准;样式标准主要是指CSS标准;行为...
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  • 整个实战分为两章:《构建标准化vmware镜像》和《安装部署rancher、kubernetes》 前提条件 由于要用到谷歌的服务,所以要求您的网络环境可以科学上网,具体的方案就不在这里说了; 实战环境 本次实战用的电脑是win10...
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  • web标准与HTML语义

    千次阅读 2017-02-09 20:20:49
    Web标准-结构、样式和行为的分离  Web标准是由一系列的标准组合而成,其核心思想就是将网页的结构、样式和行为分离开来,它可以分为三大类:结构部分、样式部分和行为部分。结构部分主要包括XML标准、XHTML标准;...
  • C/C++头文件和源文件的标准化写法

    千次阅读 2018-06-27 17:07:18
    初学者虽然知道这两句话,但作为企业标准化开发时,这两种文件中到底该写什么,哪些是必须写,哪些东西可以不写等等不是很清楚。下面将提供一些标准化写法的建议:1.头文件(.h文件)中顺序(结构)一般如下:(1)...
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空空如也

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