GBDT (Gradient Boosting Decision Tree) 梯度提升迭代决策树。GBDT 也是 Boosting 算法的一种，但是和 AdaBoost 算法不同（AdaBoost 算法上一篇文章已经介绍）；区别如下：AdaBoost 算法是利用前一轮的弱学习器的误差来更新样本权重值，然后一轮一轮的迭代；GBDT 也是迭代，但是 GBDT
文章目录1. 协方差偏移1.1 协方差偏移的概念1.2 协方差偏移的影响2. 归一化的通用框架与基本思想3. 常见的归一化方法3.1 Batch Nomalization3.1.1 什么是 BN3.1.2 为什么使用 BN3.1.3 怎么使用BN3.2 Layer Nomalization3.2.1 什么是LN3.2.1.1 MLP中的LN3.2.1.2 RNN中的LN3.2.2 为什么使用LN
GBDT几问本篇文章主要介绍GBDT基本原理以及一些细节性的东西，这些东西更多在面试使用，或者对于二次创新使用，主要内容有以下几个方面： 如果读者对以上各个方面都很熟悉，那么恭喜你已经成功掌握GBDT了。Boosting算法Bagging算法介绍在正式开讲GBDT之前，我先熟悉一下江湖中传说的集成学习的两个派系，分别是Boosting和Bagging。所谓的集成学习主要是通过学习多个弱学
Part 1：机器学习中需要归一化的算法有SVM,逻辑回归，神经网络，KNN,线性回归，而树形结构的不需要归一化，因为它们不关心变量的值，而是关心变量分布和变量之间的条件概率，如决策树，随机森林，对于树形结构，它的数值缩放不影响分裂点的位置，对树模型的结构不造成影响。树模型的构造是通过寻找最优分裂点构成的，而且树模型不能进行梯度下降，因为树模型是阶跃的，阶跃是不可导的，并且求导没意义，也不需要归一
归一化一般是用来消除不同特征之间量纲差异的技巧，在传统ML中，把数据丢入某个模型前都会进行这样的操作，不过经常是整个数据集，DL中批量归一化倒是有点不同；残差网，2015年ImageNet竞赛的冠军模型，用跳跃连接的技巧很好地解决了超深网络所拥有的的退化问题。批量归一化目标 利用小批量上的均值和标准差，不断调整神经网络中间输出，从而使整个神经网络在各层的中间输出的数值更稳定。如何归一化 无论是全连
1）什么是特征归一化 对数值类型的特征做归一化，可以将所有的特征都统一到一个大致相同的数值区间内。2）为什么要特征归一化为了消除数据特征之间的量纲影响，使得不同指标之间有可比性。归一化后加快了梯度下降求最优解的速度。归一化有可能提高精度。3）特征归一化常用方法线性函数归一化：它对原始数据进行线性变换，使结果映射到[0,1]的范围，实现对原始数据的等比缩放。 其中 X为原始数据， 、分别为数据最大值
项目介绍TensorFlow2.X 搭建卷积神经网络（CNN），实现人脸识别（可以识别自己的人脸哦！）。搭建的卷积神经网络是类似VGG的结构(卷积层与池化层反复堆叠，然后经过全连接层，最后用softmax映射为每个类别的概率，概率最大的即为识别结果)。其他项目水果蔬菜识别：基于卷积神经网络的水果识别项目 交通标志识别：基于卷积神经网络的交通标志识别项目网络结构：开发环境：python==3.7te
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(
线性回归是一种回归分析技术，回归分析本质上就是一个函数估计的问题（函数估计包括参数估计和非参数估计），就是找出因变量和自变量之间的因果关系。回归分析的因变量是应该是连续变量，若因变量为离散变量，则问题转化为分类问题，回归分析是一个有监督学习问题。线性其实就是一系列一次特征的线性组合，在二维空间中是一条直线，在三维空间中是一个平面，然后推广到n维空间，可以理解维广义线性吧。例如对房屋的价格预测，首先
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，因而标准化的数据可正可负。原理数据归一化数据归一化（标准化）处理是数据挖掘的一项基础工作，不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位，这样的情况会影响到数据分析的结果，为了消除指标之间的量纲影响，需要进行数据
数据预处理的标准化和归一化对数据预处理的必要性： 举个例子，假如现在要评价一个学生在学校的综合表现，有以下三个指标：思想道德，学业成绩，科研竞赛，权重是0.2，0.5，0.3，但是三个指标给出来的数据是90分，3.7（绩点），400分。现在如果不对数据进行任何处理直接利用权重乘以数值的方式来的出综合结果的话，当科研竞赛增加100分时对最终结果的影响很大，而绩点即便拼了老命增加0.5也不及增加100
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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目录 BN的由来
BN的作用
BN的操作阶段
BN的操作流程
BN可以防止梯度消失吗
为什么归一化后还要放缩和平移
BN在GoogLeNet中的应用
参考资料
BN的由来BN是由Google于2015年提出，论文是《Batch Normalization_ Accelerating Deep Network Training by Reducing Int
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2023-08-23 16:22:54
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Batch Normlization BN的计算是要受到其他样本影响的，由于每个batch的均值和方差会由于shuffle的设置而变动，所以可以理解为一种数据增强的方式。但是，对于单个数据而言，相当于是引入了噪声。所以BN适用于每个mini-batch比较大，数据分布比较接近。Layer Normalization LN 针对单个训练样本进行，不依赖于其他数据，因此可以避免 BN 中受 mini-
1.为什么需要归一化？维基百科给出的解释：1）归一化后加快了梯度下降求最优解的速度；2）归一化有可能提高精度。1）加快梯度下降求解速度 斯坦福机器学习视频做了很好的解释：https://class.coursera.org/ml-003/lecture/21 如下图所示，蓝色的圈圈图代表的是两个特征的等高线。其中左图两个特征X1和X2的区间相差非常大，X1
学习数据挖掘、机器学习的同学们应该经常碰到数据归一化（也称标准化），数据的不同特征种类（评价指标）的取值范围差别可能很大，如果不做处理会影响数据分析的结果。因此需要把数据进行标准化处理，将数据进行比例缩放，以消除不同特征间量纲和取值范围差异带来的影响。数据归一化处理对基于距离的数据挖掘算法尤为重要。下面就简要介绍3种常用的数据归一化方法。1、最大最小归一化该方法也称离差标准化，其核心思想是把原始数
在此所说的归一化是指对特征的每一维度分别做归一化. 这里的归一化又称为标准化.SVM是线性分类器,貌似不对特征做归一化并不会对最终的实验结果产生较大影响. 可是在实验中可发现, 如果不同维特征量级相差过大,我们很可能会得到很差的测试结果. 有些人的看法很不错,认为在机器学习中对特征做归一化目的有: 1,避免训练得到的模型权重过小,引起数值计算不稳定; 2,使参数优化时能以较快的速度收敛. 归一
当我们需要对多个指标进行拟合、作图、相干性分析等操作时，如果不同指标之间的量级差距过大会直接影响最终结果，因此我们需要对数据归一化处理，结束后还可以反归一化处理回到真实值。下面介绍matlab中的归一化函数mapminmax的实用操作：mapminmax函数是按行操作的，输入数组如果是一维的，需要是行向量，如果是二维的，则按行归一化。1. [Y,PS] = mapminmax(X,Ymin,Yma
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2023-06-02 14:31:40
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打入预选赛十强赛赋予40，预选赛小组未出线的赋予50。对于亚洲杯，前四名取其排名，八强赋予5，十六强赋予9，预选赛没出线的赋予17。 首先需要做数据预处理： 归一化(Normalization)：是为了将数据映射到0~1之间，去掉量纲的过程，让计算更加合理，不会因为量纲问题导致1米与100mm产生不同。 有了数据后，就可以开始着手写代码了：#include<stdio.h>
#incl
文章目录前言一、Topsis是什么？二、使用步骤1.统一指标类型2.标准化处理3.确定权重4.计算得分归一化总结 前言充分利用原始数据的信息 解决层次分析法的局限： 1.评价的决策层不能太多， 2.数据已知时，利用数据使评价更加准确提示：程序代码部分为matlab编写一、Topsis是什么？优劣解距离法，得出不同方案的排名。二、使用步骤1.统一指标类型分数->评分->归一化1.比较对
