1.什么是归一化将数据的数值规约到（0,1）或者是（-1,1）区间，让各维度数据分布接近，避免模型参数被分布范围较大或者较小的数据支配。2.为什么归一化机器学习的目标就是不断优化损失函数，使其值最小，未归一化时，使用梯度下降时，梯度方向会偏离最小值方向，使梯度更新总很多弯路，归一化之后，损失函数曲线变得比较圆，有利于梯度下降。加快梯度下降,损失函数收敛;—速度上提升模型精度–也就是分类准确率.(消
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2024-10-09 13:13:17
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7/13 归一化的公式是（当前值-最小值）/（最大值-最小值），我认为归一化是一种相对值的处理方式，把传感器值“归一”，用一个万用表比喻，归一的过程就好像每次用的时候把万用表重新归零，并校准。 拿电磁车来举例说明，假设不用归一化处理时，距离中线零偏差时，电感A的值是1000，偏离赛道20厘米时，电感A值是200.当赛道电源不准时，比如输出电流由100ma变成了120ma，这时，电感A在零偏差的值和
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2024-05-01 12:11:25
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K-近邻算法K-近邻算法的直观理解：给定一个训练集和， 对于新输入的实例，在这个集合中找k个与该实例最近的邻居，然后判断这k个邻居大多数归属某一类，于是这个新输入的实例就划分为这一类。K-近邻算法的三个要素K-近邻算法有三要素，k值的选取，邻居距离的度量和分类决策的制定。k值的选取k较小，分类算法的鲁棒性较差，也很容易发生过拟合现象。k较大，分类错误率很快回升。所以人们通常采取交叉验证。邻居距离的
几种缩写分别对应Batch NormalizationLayer NormalizationInstance NormalizationGroup Normalization需要normalization的原因（1）深度学习包含很多隐含层，每层参数都会随着训练而改变优化，所以隐层的输入分布总会变化，会使得每层输入不再是独立同分布。这就造成，上一层数据需要适应新的输入分布，数据输入激活函数时，会落入
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2024-08-08 08:33:36
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1、场景描述：为了消除数据特征之间的量纲影响，需要对特征进行归一化（Normalization）处理，使得不同特征处于同一个数量级，具有可比性2、常用的归一化方法2.1、线性函数归一化（Min-Max Scaling）对原始数据进行线性变换，使结果映射到 [0,1] 的范围内，实现对原始数据的等比缩放。 归一化公式： 其中，X为原始数据，min和max分别代表数据的最大最小值2.2、零均值归一化（
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2024-09-23 11:12:07
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一. 归一化1.归一化的目的把数据变为（0，1）之间的数 ,使得在梯度下降的过程中，不同维度的θ值（或w）参数可以在接近的调整幅度上。保持数据在迭代过程中的θ值幅度基本一致。2.常用的归一化类别最大值最小值归一化 参数解释： Xj min: X 矩阵中第 j 列特征值的最小值， Xj max: X 矩阵中第 j 列特征值的最大值， Xij : X 矩阵中第 i 行第 j 列的数值， X*i,j :
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2024-06-26 10:13:56
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不同点对比点归一化标准化概念将数值规约到(0,1)或(-1,1)区间将对应数据的分布规约在均值为0,标准差为1的分布上侧重点数值的归一，丢失数据的分布信息，对数据之间的距离没有得到较好的保留，但保留了权重数据分布的归一，较好的保留了数据之间的分布，也即保留了样本之间的距离，但丢失了权值形式缺点1.丢失样本间的距离信息；2.鲁棒性较差，当有新的样本加入时最大值与最小值很容易受异常点影响1.丢失样本间
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2024-07-02 13:55:46
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1.9 归一化Normaliation训练神经网络,其中一个加速训练的方法就是归一化输入(normalize inputs).假设我们有一个训练集,它有两个输入特征,所以输入特征x是二维的,这是数据集的散点图. 归一化输入需要两个步骤第一步-零均值化subtract out or to zero out the mean 计算出u即x(i)的均值u=1m∑i=1mx(i)u=1m∑i=1mx(i)
偏差和方差衡量的必要性，因为深度学习中，根据没免费午餐定理，降低了偏差一定增加了方差，降低了方差也增加了偏差。 高偏差：欠拟合，线性不能充分拟合，非线性才能充分拟合 高方差：过拟合，对部分点描述过度，泛化误差增大 偏差和方差一定程度对应着训练误差和验证误差。 基本误差为0的情况下， 1、训练误差降低 ...
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2021-09-30 21:16:00
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9章 优化方法和归一化“Nearly all of deep learning is powered by one very important algorithm: Stochastic Gradient Descent (SGD)” – Goodfellow et al.[1]我们之前讨论了评价函数，它根据权重W和偏置b参数，根据输入返回数据点 的预测输出。我们也讨论了两种常见的损失函数，它能
目录1 均值2 方差3 标准差4 协方差5 协方差矩阵6 PCA （Principal Component Analysis）6.1 特征向量 & 特征值定义6.2 特征向量 & 特征值求解6.3 PCA原理和求解过程6.4 与神经网络模型的关联7 DL常用归一化方法7.1 Batch Normalization7.1.1 动机7.1.2 实现7.1.3 总结7.2 Layer
深度学习常见问题——归一化归一化BN原理BN优点BN缺点BN, GN, LN, IN之间的异同？ 归一化BN原理BN的操作相当于在大梯度和非线性之间找到一个平衡点，使其能够在较快的收敛速度下保持网络的表达能力训练阶段： BN的初衷在于解决内部数据分布的偏移问题，也就是a+1层数据要不断适应a层数据的分布变化问题，这样会导致网络参数进入饱和区，导致梯度较小或者弥散。 所以BN通过将每层输出的数据归一
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2024-09-22 15:56:54
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1. 为什么会有偏差和方差？对学习算法除了通过实验估计其泛化性能之外，人们往往还希望了解它为什么具有这样的性能。“偏差-方差分解”（bias-variance decomposition）就是从偏差和方差的角度来解释学习算法泛化性能的一种重要工具。在机器学习中，我们用训练数据集去训练一个模型，通常的做法是定义一个误差函数，通过将这个误差的最小化过程，来提高模型的性能。然而我们学习一个模型的目的是为
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2024-06-04 04:25:50
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对一个学习算法除了通过实验估计其泛化性能，还需要更好的了解泛化能力的原因，偏差-方差分解时解释算法泛化性能的一种重要的工具。测试样本x，令yD为x在数据集中的标记（可能存在噪声导致标记值和真实值不同），y为x的真实值，f(x;D)在训练集D上学得模型f在x上的输出。以回归任务为例： 学习算法的期望预测为： 就是所有预测值的平均值； 产生的方差的计算为： 方差就是表示在某测试数据
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2024-08-15 00:05:58
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开头js数字没有明确区分浮点数和整数类型，统一用number类型表示。number 基于IEEE 754标准实现 js采用的是双精度(64位二进制)我们看一个基于IEEE 754标准实现都有会有的经典问题0.1 + 0.2 === 0.3 //false
// 原因是 0.1 0.2 不精确，相加不等于0.3 而是一个类似0.30000000004 的值，所以条件判断结果为false我们很容易修正
偏差&方差在统计学里面有两个衡量模型的重要指标，分别是偏差Bias 和 方差Variance。偏差：表示每次模型学习到的数据跟真实数据之间的差距。方差：表示每次模型学习到的数据之间的差距。以下我们通过以下几幅图来讲解这两个指标的含义。 首先我们给定一个模型，训练5次，每次的结果分布我们这里表示为上图的黑色五角星。如果5次的结果都在我们可容忍的结果范围内（上图的圆圈中），那么就说明结果的偏差
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2024-03-27 10:58:18
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一、数据归一化数据归一化（Normalize）数据归一化的意义在于，如果每个特征的差别非常大，那么机器学习在训练过程中，会花费非常大的时间。所以需要对特征进行数据归一化，就是把所有特征向量的范围在一定内，比如都在[0,1]之间。 最大值/最小值归一化x=x-min/(max-min) 这样可以把每个特征的缩放到[0,1]范围内df[col].min()就是对这一列求最小值 df[col].max(
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2023-09-21 09:53:02
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1、误差的两大来源机器学习中有两个主要的误差来源：偏差和方差。理解它们将协助合理安排时间去执行策略来提升性能。首先了解一下数据集的分类：训练集（training set） 用于运行你的学习算法。验证集（hold-out cross validation set） 用于调整参数，选择特征，以及对学习算法作出其它决定。测试集（test set） 用于评估算法的性能，但不会据此改变学习算法或参数。偏差，
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2024-05-09 23:40:08
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一、高精度孔径测量仪比对法测量，可快速高效测量孔内几何形状，自定中心，应用范围广，操作简单精度高，结构牢固长寿命，不会划伤工件适用于精密微型孔径的测量,如微型轴承,喷嘴等高精度工件在生产中的检测,支持动态测量和静态测量,亦可进行测量数据存储与分析,重复性再现性好,效率高,是大批量生产中必不可少的检测利器。 北京地泰科盛致力于测量事业的发展，引进国外先进测量理念，传播先进的测量技术，代理
作者：老猪T_T
归一化的具体作用是归纳统一样本的统计分布性。归一化在0-1之间是统计的概率分布，归一化在-1--+1之间是统计的坐标分布。归一化有同一、统一和合一的意思。无论是为了建模还是为了计算，首先基本度量单位要同一，神经网络是以样本在事件中的统计分别几率来进行训练（概率计算）和预测的，且sigmoid函数的取值是0到1之间的，网络最后一个节点的输出也是如此，所以经常要对样本的输出归一化处理
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2023-08-03 10:22:06
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