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  • 归一化标准化 归一化 常用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:  x∗=x−xminxmax−xminx∗=x−xminxmax−xmin 不同变量往往量纲不同,归一化可以消除量纲对最终结果...

    参考

    归一化与标准化

    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: 

    x∗=x−xminxmax−xminx∗=x−xminxmax−xmin


    不同变量往往量纲不同,归一化可以消除量纲对最终结果的影响,使不同变量具有可比性。在不涉及距离度量、协方差计算、数据不符合正太分布的时候,可以使用归一化方法。比如图像处理中,将RGB图像转换为灰度图像后将其值限定在[0 255]的范围。

     

    标准化

    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: 

    x∗=x−uσx∗=x−uσ


    该种归一化方式要求原始数据的分布可以近似为高斯分布,均值为0,标准差为1。在分类、聚类算法中,需要使用距离来度量相似性的时候、或者使用PCA技术进行降维的时候,Z-score standardization表现更好。

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  • 问题解答首先看一下标准化和归一化的公式:归一化 标准化 归一化和标准化的区别归一化是将样本的特征值转换到同一量纲下把数据映射到[0,1]或者[-1, 1]区间内,仅由变量的极值决定,因区间放缩法是...

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    问题引入

    在我们做机器学习相关的研究时,尤其在进行数据处理的过程中,大大小小都会遇到标准化和归一化的相关概念和处理,为什么需要归一化在上节课中我们以及讨论过了,这里说下标准化和归一化到底有什么区别呢?

    问题解答

    首先看一下标准化和归一化的公式:

    归一化

    标准化

    归一化和标准化的区别:归一化是将样本的特征值转换到同一量纲下把数据映射到[0,1]或者[-1, 1]区间内,仅由变量的极值决定,因区间放缩法是归一化的一种。标准化是依照特征矩阵的列处理数据,其通过求z-score的方法,转换为标准正态分布,和整体样本分布相关,每个样本点都能对标准化产生影响。它们的相同点在于都能取消由于量纲不同引起的误差;都是一种线性变换,都是对向量X按照比例压缩再进行平移。

    拓展

    除了归一化和标准化之外,还有中心化,这个比较好理解,其实也就是将数据的mean变成0.一般来说,工程上优先使用标准化,然后再归一化,那这又是为什么呢?

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    参考

    https://www.jianshu.com/p/95a8f035c86chttps://www.zhihu.com/question/20455227/answer/370658612https://blog.csdn.net/uestc_c2_403/article/details/75804617
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  • 问题解答首先看一下标准化和归一化的公式:归一化和标准化的区别归一化是将样本的特征值转换到同一量纲下把数据映射到[0,1]或者[-1, 1]区间内,仅由变量的极值决定,因区间放缩法是归一化的一种。标准化...

    问题引入

    在我们做机器学习相关的研究时,尤其在进行数据处理的过程中,大大小小都会遇到标准化和归一化的相关概念和处理,为什么需要归一化在上节课中我们以及讨论过了,这里说下标准化和归一化到底有什么区别呢?

    问题解答

    首先看一下标准化和归一化的公式:

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    归一化和标准化的区别:归一化是将样本的特征值转换到同一量纲下把数据映射到[0,1]或者[-1, 1]区间内,仅由变量的极值决定,因区间放缩法是归一化的一种。标准化是依照特征矩阵的列处理数据,其通过求z-score的方法,转换为标准正态分布,和整体样本分布相关,每个样本点都能对标准化产生影响。它们的相同点在于都能取消由于量纲不同引起的误差;都是一种线性变换,都是对向量X按照比例压缩再进行平移。

    拓展

    除了归一化和标准化之外,还有中心化,这个比较好理解,其实也就是将数据的mean变成0.一般来说,工程上优先使用标准化,然后再归一化,那这又是为什么呢?

    参考https://www.jianshu.com/p/95a8f035c86c

    https://www.zhihu.com/question/20455227/answer/370658612

    https://blog.csdn.net/uestc_c2_403/article/details/75804617

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  • 利用数据集对机器学习或深度学习模型进行训练前要对数据进行预处理,除了数据清洗(如处理数据缺失、数据异常等问题),还有一类数据预处理方法经常用到,即数据的归一化标准化和正则化等。作者在浏览了大量网上...

    利用数据集对机器学习或深度学习模型进行训练前要对数据进行预处理,除了数据清洗(如处理数据缺失、数据异常等问题),还有一类数据预处理的方法经常用到,即数据的归一化、标准化和正则化等。作者在浏览了大量网上资料发现,很多人对这些概念不是很清楚,甚至有些机器学习和人工智能领域的培训老师也对这几个概念有些模糊。本文将详细介绍标题中所举的几个概念的意思,希望对大家的学习有所帮助!

    (1)归一化

    归一化是数据scaling(缩放)中的一种,是把数据缩放到[0,1]或[-1,1]之间。常用的数据归一化方法是线性函数归一化,公式为:
    x’ = (x - X_min) / (X_max - X_min)
    利用sklearn库实现方法为:(以鸢尾花数据集为例,下同)

    from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
    MinMaxScaler().fit_transform(iris.data)
    

    这种方法可将数据scaling到[0,1]之间,此外还有平均归一化和非线性归一化等,其中平均归一化公式如下:
    x’ = (x - μ) / (MaxValue - MinValue)
    非线性归一化如下:
    对数函数scaling:y = log10(x)
    反余切函数scaling:y = atan(x) * 2 / π

    (2)标准化(Standardization)

    标准化又叫Z-score规范化,标准化需要计算数据(例如特征矩阵中某特征对应的数据)的均值和标准差,公式如下所示:
    x’ = (x - μ)/σ
    标准化的作用是将原始数据映射到均值为 0,标准差为 1 的分布上。
    *** 注意:标准化并不能使数据处于[0,1]之间,很多博客把标准化和归一化混淆了。
    利用sklearn库实现方法为:

    from sklearn.preprocessing import StandardScaler
    StandardScaler().fit_transform(iris.data)
    

    (3)中心化

    中心化的处理公式为:
    x’ = x - μ
    即各元素与平均数之差,往往先进行中心化在进行标准化;中心化又称零均值化。

    (4)正则化(Normalization)

    标准化是依照特征矩阵的列处理数据,将样本的特征值转换到同一量纲下。正则化是依照特征矩阵的行处理数据,其目的是使样本向量在点乘运算或其它核函数计算相似性时拥有统一的标准,也就是都转化为单位向量。
    正则化主要思想是对每个样本计算其p-范数,然后对该样本中每个元素除以该范数,这样处理的结果是使得每个处理后样本的p-范数(l1-norm,l2-norm)等于1。
    p-范数的计算公式:
    利用sklearn库实现方法为:

    from sklearn.preprocessing import Normalizer
    Normalizer().fit_transform(iris.data)
    

    *** 注意正则化的英文才是Normalization,有很多人将正则化的英文名Normalization安到归一化上。

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  • 提高不同数据特征之间可比性,比如假设有身高,体重两个特征,此时假设用KNN算法计算其欧氏距离话,可以先考虑将其归一化处理,这样比较更加便捷与科学。 2、是为了方便数据下一步处理,而进行数据缩放等...
  • 特征缩放,feature scaling,许多人知道特征缩放作用,但是却对它分类归一化和标准化理解不透彻。 关于这方面,我推荐一篇英文文章,如果自己学有余力,不妨看看英文原文,如果时间不够,不妨接着看下去,我...
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  • 归一化是一种简化计算方式,即将有量纲表达式,经过变换,化为无量纲表达式,成为纯量。 标准化: 在机器学习中,我们可能要处理不同种类资料,例如,音讯图片上像素值,这些资料可能是高维度...
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  • 归一化(Normalization) 1.把数据变为(0,1)之间的小数。...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: 1.线性转换...
  • 归一化 归一化(Normalization)是为了消除不同数据之间的量纲,方便数据...经过归一化处理的数据,处于同一数量级,可以消除指标之间量纲量纲单位的影响,提高不同数据指标之间的可比性。 3. 主要算法:线性转.
  • 归一化标准化区别的通俗说法

    千次阅读 2017-12-11 19:06:25
    所谓“归一”,注意“一”,就是把数据归到(0,1)这个区间内。 常用方法有: min-max归一化y=(x-min)/(max-min) ...归一化是为了消除不同数据之间量纲,方便数据比较共同处理,比如在神经网络中,归一
  • 归一化标准化的概念和区别 1. 归一化标准化的概念和区别 1. 归一化: 1) 把数据变成(0,1)或者(-1,1)之间小数。主要是为了数据处理方便提出来,把数据映射到0~1范围之内处理,更加便捷快速。 2) 把有...
  • 标准化归一化的区别

    千次阅读 2018-12-18 13:55:33
    答:简单来说,标准化是依照特征矩阵处理数据,其通过求z-score方法,将样本特征值转换到同一量纲下。 归一化是依照特征矩阵处理数据,其目的在于样本向量在点乘运算或其他核函数计算相似性时,拥有...
  • 归一化(Normalization) 1.把数据变为(0,1)之间的小数。...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:...
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  • 目前学术界关于归一化和标准化的概念还不统一,常常会把这两个概念混用,但它们都是特征处理的一种方法,具体区别看公式就好区分了。这的归一化是指min-max归一化(Min-Max Normalization),基于数据的最小值和最大值...
  • 标准化和归一化的区别 归一化其实就是标准化的一种方式,只不过归一化是将数据映射到了[0,1]这个区间中。 标准化则是将数据按照比例缩放,使之放到一个特定区间中。标准化后的数据的均值=0,标准差=1,因而标准...
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  • 特征处理中,归一化和标准化是不变的话题。最近看了不少归一化和标准化相关的文献,发现还是有点坑的。但是我不管也不打算讲清楚这俩的区别,当工业界模型要求不高,数据量又大的时候,冲上去一通操作就行了。不过...
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  • 一、标准化和归一化的区别归一化其实就是标准化的一种方式,只不过归一化是将数据映射到了[0,1]这个区间中。标准化则是将数据按照比例缩放,使之放到一个特定区间中。标准化后的数据的均值=0,标准差=1,因而标准...
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  • 【深度学习】数据归一化标准化

    万次阅读 2018-07-13 14:46:37
    ... 1. 什么是数据归一化归一化(标准化)可以定义为:归一化就是要把你需要处理的数据经过处理后(通过某种算法)限制在你需要的一定范围内。首先归一化是为了后面数据处理的方便,...归一化和标准化的区别: ...

空空如也

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归一化处理和标准化处理的区别