精华内容
下载资源
问答
  • ERP建设的标准化主要包括哪些内容 某某公司ERP建设的标准化管理主要包括哪些内容 某某公司信息标准化管理主要包括三部分内容信息技术标准信息管理规范信息代码标准 信息技术标准包括基础术语与专业术语标准数据结构...
  • v1.0可编辑可修改 v1.0可编辑可修改 PAGE PAGE # ERP建设的标准化主要包括哪些内容 某某公司ERP建设的标准化管理主要包括哪些内容 某某公司信息标准化管理主要包括三部分内容 信息技术标准信息管理规范信息代 码标准...
  • 数据标准化是将数据按比例缩放到一个特定区间,其主要包括数据同趋化处理和无量纲化处理两个方面。数据标准化的方法有很多种,常用的有最小-最大标准化和z-score标准化。 请用户对本题中的变量(不包括变量ID)进行z-...

    题目描述

    数据标准化是将数据按比例缩放到一个特定区间,其主要包括数据同趋化处理和无量纲化处理两个方面。数据标准化的方法有很多种,常用的有最小-最大标准化和z-score标准化。

    请用户对本题中的变量(不包括变量ID)进行z-score标准化,标准化公式如下:

    Xi=Xiμδ

    其中:

    μ=Ni=1XiN

    δ=Ni=1(Xiμ)2N1

    N

    =样本数

    class Solution(MLWorker):
        def standardScale(self, dataframe_x):
    
            import numpy as np
            ###去除ID列###
            dataframe_x_new = dataframe_x.drop(['ID'], axis=1)
    
            ###z-score 标准化 ###
            def standard_scale(col):
                return (col - col.mean()) / col.std()
    
            dataframe_x_new = dataframe_x_new.apply(standard_scale, axis=0)
            dataframe_x_new = np.round(dataframe_x_new, 3)
    
            ###添加ID列###
            dataframe_x_new['ID'] = dataframe_x['ID']
            return dataframe_x_new
    

    展开全文
  • 标准化是对列进行归一化操作,主要包括: standardScaler: 将特征标准化为单位标准差或是0均值,或是0均值单位标准差。 minmaxScaler:将特征的值缩放到[0,1]范围。x=(x-min)/(max-min) MaxAbsScaler:将特征的...

    标准化是对列进行归一化操作,主要包括:

    standardScaler: 将特征标准化为单位标准差或是0均值,或是0均值单位标准差。

    minmaxScaler:将特征的值缩放到[0,1]范围。x=(x-min)/(max-min)

    MaxAbsScaler:将特征的值缩放到[-1,1]范围。x=x / max|x|

     

    为什么要进行标准化操作?

    在现实生活中,一个目标变量(y)可以认为是由多个特征变量(x)影响和控制的,那么这些特征变量的量纲和数值的量级就会不一样,比如x1 = 10000,x2 = 1,x3 = 0.5 可以很明显的看出特征x1和x2、x3存在量纲的差距;x1对目标变量的影响程度将会比x2、x3对目标变量的影响程度要大(可以这样认为目标变量由x1掌控,x2,x3影响较小,一旦x1的值出现问题,将直接的影响到目标变量的预测,把目标变量的预测值由x1独揽大权,会存在高风险的预测)而通过标准化处理,可以使得不同的特征变量具有相同的尺度(也就是说将特征的值控制在某个范围内),这样目标变量就可以由多个相同尺寸的特征变量进行控制,这样,在使用梯度下降法学习参数的时候,不同特征对参数的影响程度就一样了。比如在训练神经网络的过程中,通过将数据标准化,能够加速权重参数的收敛。
    简而言之:对数据标准化的目的是消除特征之间的差异性,便于特征一心一意学习权重。

     

    什么时候需要进行数据标准化,什么时候不需要进行数据标准化?

    当原始数据不同维度上的特征的尺度(单位)不一致时,需要标准化步骤对数据进行预处理,反之则不需要进行数据标准化。

     

    正则化主要是对每一行进行操作:

    将每一行的数据规划为“一阶范数为1“”的向量。x=x/一阶范数。

    正则化每个向量到无穷阶范数。x=x/max

     

    为什么要进行正则化?

    防止过拟合

     

    红色的曲线未进行正则化,为了训练出拟合曲线,需要过渡地去拟合一些差异较大的点。当进行正则化后,就可以拟合出“可以代表大多数节点”的曲线。

     

    如何进行正则化?

    在损失函数后,加上正则项*惩罚因子。正则项包括:0范式,1范式,2范式。

     

    为什么正则化可以防止过拟合?

    过拟合产生的原因通常是因为参数比较大导致的,通过添加正则项,假设某个参数比较大,目标函数加上正则项后,也就会变大,因此该参数就不是最优解了。

     

    为什么过拟合产生的原因是参数比较大导致的?

    过拟合,就是拟合函数需要顾忌每一个点,当存在噪声的时候,原本平滑的拟合曲线会变得波动很大。在某些很小的区间里,函数值的变化很剧烈,这就意味着函数在某些小区间里的导数值(绝对值)非常大,由于自变量值可大可小,所以只有系数足够大,才能保证导数值很大。

     

    展开全文
  • 在这个单项选择题标准化考试系统中,我们主要包含了文件保存,试题录入、抽取,答案、自主判卷,结构体,指针,循环等操作。
  • 数据的规范化包括归一化标准化正则化,是一个统称(也有人把标准化作为统称)。 2.标准化(Standardization) 数据的标准化是将数据按比例缩放,使之落入一个小的特定区间。 主要方法:z-score标准化方法 特点: ...

    1.规范化

    • 针对数据库
      规范化把关系满足的规范要求分为几级,满足要求最低的是第一范式(1NF),范数的等级越高,满足的约束集条件越严格。

    • 针对数据
      数据的规范化包括归一化标准化正则化,是一个统称(也有人把标准化作为统称)。

    2.标准化(Standardization)

    数据的标准化是将数据按比例缩放,使之落入一个小的特定区间。
    主要方法:z-score标准化方法

    特点:
    对不同特征维度的伸缩变换的目的是使其不同度量之间的特征具有可比性,同时不改变原始数据的分布。
    优点:
    1.不改变原始数据的分布,保持各个特征维度对目标函数的影响权重
    2.对目标函数的影响体现在几何分布上
    3.在已有样本足够多的情况下比较稳定,适合现代嘈杂大数据场景

    3.归一化(Normalization)

    1. 把数据变为(0,1)之间的小数,主要是为了方便数据处理。
    2. 把有量纲表达式变换为无量纲表达式,成为纯量。经过归一化处理的数据,处于同一数量级,可以消除指标之间的量纲和量纲单位的影响,提高不同数据指标之间的可比性。
      主要算法:一般方法是最小最大规范的方法:min-max normalization

      此方法是线性归一化
      优点:
      1.提高迭代求解的收敛速度
      2.提高迭代求解的精度
      缺点:
      1.最大值与最小值非常容易受异常点影响
      2.鲁棒性较差,只适合传统精确小数据场景

      在这里插入图片描述

    4.正则化(Regularization)

    用一组与原不适定问题相“邻近”的适定问题的解,去逼近原问题的解,这种方法称为正则化方法。
    在求解最优化问题中,调节拟合程度的参数一般称为正则项,越大表明欠拟合,越小表明过拟合。
    为了解决过拟合问题,通常有两种方法,第一是减小样本的特征(即维度),第二是正则化(又称为惩罚penalty)
    正则化的一般形式是在整个平均损失函数的最后增加一个正则项(L2范数正则化,也有其他形式的正则化,作用不同)
    正则项越大表明惩罚力度越大,等于0表示不做惩罚。
    正则项越小,惩罚力度越小,极端为正则项为0,则会造成过拟合问题;正则化越大,惩罚力度越大,则容易出现欠拟合问题。

    总结

    1.归一化是为了消除不同数据之间的量纲,方便数据比较和共同处理。比如在神经网络 中,归一化可以加快训练网络的收敛性。
    2.标准化是为了方便数据的下一步处理,而进行的数据缩放等变换,并不是为了方便与其他数据一同处理或比较,比如数据经过零-均值标准化后,更利于使用标准正态分布的性质,进行处理。
    3.正则化而是利用先验知识,在处理过程中引入正则化因子(regulator),增加引导约束的作用,比如在逻辑回归中使用正则化,可有效降低过拟合的现象。

    展开全文
  • 数据标准化

    2019-09-28 14:40:57
    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...

    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。数据标准化的方法有很多种,常用的有“最小—最大标准化”、“Z-score标准化”和“按小数定标标准化”等。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。

      一、Min-max 标准化

         min-max标准化方法是对原始数据进行线性变换。设minA和maxA分别为属性A的最小值和最大值,将A的一个原始值x通过min-max标准化映射成在区间[0,1]中的值x',其公式为:

         新数据=(原数据-极小值)/(极大值-极小值)

         二、z-score 标准化

     

         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。

         新数据=(原数据-均值)/标准差

         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。

         三、Decimal scaling小数定标标准化

         这种方法通过移动数据的小数点位置来进行标准化。小数点移动多少位取决于属性A的取值中的最大绝对值。将属性A的原始值x使用decimal scaling标准化到x'的计算方法是:

         x'=x/(10*j)

         其中,j是满足条件的最小整数。

         例如 假定A的值由-986到917,A的最大绝对值为986,为使用小数定标标准化,我们用1000(即,j=3)除以每个值,这样,-986被规范化为-0.986。

         注意,标准化会对原始数据做出改变,因此需要保存所使用的标准化方法的参数,以便对后续的数据进行统一的标准化。

         除了上面提到的数据标准化外还有对数Logistic模式、模糊量化模式等等:

         对数Logistic模式:新数据=1/(1+e^(-原数据))

         模糊量化模式:新数据=1/2+1/2sin[派3.1415/(极大值-极小值)*(X-(极大值-极小值)/2) ]        X为原数据

    转载于:https://www.cnblogs.com/blueicely/archive/2013/01/22/2871393.html

    展开全文
  • 笔者在给同事培训“数据预处理”专题时...数据预处理1_总体介绍_标准化与正则化 数据预处理2_缺失值处理 数据预处理3_降维处理 主要内容是对数据预处理的框架式总结,来源均来自互联网(如有侵权请评论告知,谢谢)。
  • 检测图像的最小外接矩形 matlab 包括a-z ,0-9
  • 规范化包括标准化、正则化、归一化 “规范化”(normalization)是将不同变化范围的值映射到相同的固定范围中,常见的是[0,1],此时亦称“归一化” 规范化定义的操作很广,一个数据集随便加减某个数(shift),随便乘除...
  • web标准化

    2019-07-14 01:23:02
    Web标准不是某一个标准,而是由W3C和其他标准化组织定制的一系列标准的集合。 主要包括结构(Structure)、表现(Presentation)、和行为(Behavior)三个方面。 结构html:使内容更清晰更有逻辑性; 表现css:...
  • 数据标准化与归一化

    2020-04-03 21:20:02
    数据集如果标准化处理,对机器学习中的很多算法(包括梯度下降),会有很好的优化效果。如果数据未标准化(例如,数据集特征之间相差的数量级较大时),很多算法的表现性能不佳。 首先理解方差、标准差和均方根误差...
  • 数据标准化和归一化

    千次阅读 2018-08-05 14:19:34
    标准化standardization: 又被称为0均值归一化,归一化到0均值,方差为1的数据集中,公式中符号代表原始数据集的方差和均值 两者本质都是一种线性变换 区别是归一化仅有极值决定,将数据压缩到【0,1】范围内,而...
  • 数据标准化的种常用的方法,Z-score和0-1标准化包括标准化的目的、方法及sklearn中如何实现。
  • eslint-prettier-standardjs:用于初始初始的公共NPM软件包,包括eslint,标准js,漂亮,babel
  • Git Commit Message 格式化、规范化、标准化1. 背景意义2. 具体说明2.1 header(必需)2.2 body(可选)2.3 footer(可选) 1. 背景意义 Git Commit Message 格式化、规范化、标准化的作用是为了后续的搜索、版本的...
  • 规范化: 针对数据库 ...规范化把关系满足的规范要求分为几级,满足要求最低的是第一范式(1NF),再来是第二范式、第三范式、BC范式和4NF、5NF等等,范数的等级越高,...数据的规范化包括归一化标准化正则化...
  • 网络标准化组织

    千次阅读 2019-06-05 15:32:23
    美国国家标准化协会(ANSI) 电气电子工程协会(IEEE) 国际电信联盟(ITU) 国际标准化组织(ISO) Internet协会(ISOC)和相关的Internet工程任务组(IETF) 电子工业联合会(EIA)和相关的通信工业联合会...
  • 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...
  • 标准化电路

    2014-06-10 23:53:24
    资源主要包括实际电子电路里面各种类型的硬件电路。 检测电路、开关电源电路、逻辑控制电路、驱动电路
  • 如果网络关键物理基础设施(NCPI)的设计策略中不采用模块化和标准化设计,会使各方面的成本增加:这包括无效的支出、本可避免的停机时间以及丢失商机。标准化以及与之关系紧密的模块化,为NCPI带来了广泛的好处,它...
  • 数据标准化处理方法

    千次阅读 2017-10-31 11:56:53
    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...
  • 从信息标准化的角度探讨了数字矿山建设过程中的基本内容,包括信息标准化的体系结构、分类。按照生产管理的特点把数字矿山的信息标准划分为总体标准、信息资源标准、基础信息标准、应用系统标准和信息技术标准,重点...
  • SDAT 可用于生成非参数标准化干旱指标,例如: - 标准化降水指数 (SPI), - 标准化土壤水分指数 (SSI), - 标准化径流指数 (SRI) - 标准化流量指数(SSFI), - 标准化相对湿度指数 (SRHI), - 标准化地下水位指数...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 14,106
精华内容 5,642
关键字:

标准化包括