这篇博客主要是本人看李宏毅老师的深度学习视频笔记，老师主要是从为什么要进行批量归一化，怎么进行批量归一化，批量归一化究竟做了什么，使用批量归一化之后的网络该怎么训练，以及此举带来的好处等方面阐述！另一篇博客是对Batch Normalization理论原理及python实现的详细介绍，建议两篇融合着看。为什么要进行归一化？loss对不同尺度参数的敏感度.png如果输入的数据中尺度差异较大，则左图中
转载
2023-10-06 23:47:29
91阅读
# Python对数据列做归一化
在数据分析和机器学习中，归一化是一个非常重要的步骤，它可以使不同特征之间的数据处于同一量级，有利于算法的收敛和模型的训练。Python提供了许多库和工具来对数据进行归一化，下面我们通过一个示例来演示如何在Python中对数据列进行归一化。
## 数据归一化的概念
数据归一化是将数据按比例缩放，使之落入一个特定的区间。在机器学习中，最常见的归一化方式是将数据缩
原创
2024-06-16 05:07:43
53阅读
## 对指定列做归一化 Python
在数据处理和机器学习中，归一化是一种常用的数据预处理技术，它可以将数据缩放到一个特定的范围，使得不同特征之间具有可比性，有利于模型的训练和收敛。在Python中，我们可以使用一些库来对指定列进行归一化操作，下面将介绍一种常用的方法。
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B(导入数据)
B -
原创
2024-04-17 03:29:40
85阅读
判断一个 list 是否为空传统的方式：if len(mylist):
# Do something with my list
else:
# The list is empty由于一个空 list 本身等同于 False，所以可以直接：if mylist:
# Do something with my list
else:
# The list is empty遍历 list 的
转载
2023-11-17 18:00:27
79阅读
作者：丁彦军这几天，许多城市，迎来了2019年的第一场雪13日早晨，当北京市民拉开窗帘时发现，窗外雪花纷纷扬扬在空中飘落而且越下越大，树上、草地、屋顶、道路上...都落满雪花京城银装素裹，这是今冬以来北京迎来的第二场降雪一下雪，北京就变成了北平，故宫就变成了紫禁城八万张门票在雪花飘下来之前，便早已预订一空看着朋友圈、微博好友都在纷纷晒图，小编只能羡慕不已。不过，恋习Python突然想到，可
```mermaid
flowchart TD
Start --> 数据导入
数据导入 --> 归一化处理
归一化处理 --> 输出结果
输出结果 --> End
```
在进行Python数据处理中，对数据进行归一化是一个常见的步骤，特别是在机器学习和数据分析领域。归一化可以将不同维度的特征放在同一标准下，有利于模型的训练和提高算法的效果。下面我将给你介绍如何使
原创
2024-04-08 04:45:57
65阅读
## python按列做归一化的实现流程
在Python中，我们可以使用一些库来实现按列归一化的功能，例如numpy和sklearn。下面是一种常见的实现流程：
步骤 | 操作
--- | ---
1 | 导入所需的库
2 | 读取数据
3 | 计算每列的最小值和最大值
4 | 使用归一化公式对每一列进行归一化
5 | 输出归一化后的数据
接下来，我们将逐步解释每个步骤需要做什么，并提供相应
原创
2023-09-16 19:18:30
498阅读
# Hive 对列归一化的实现指南
在大数据处理的领域，我们常常需要对数据进行预处理，以便于后续的分析和建模工作。对列归一化（Min-Max Normalization）是一种常见的预处理技术，它将数据的值转换到特定范围（通常是0到1之间）。本文将介绍如何在Hive中实现对列归一化的过程。
## 流程概述
在Hive中实现对列归一化的过程可以分为以下几个步骤。我们将使用一个表格来展示这个流程
为什么要对数据进行归一化？在喂给机器学习模型的数据中，对数据要进行归一化的处理。为什么要进行归一化处理，下面从寻找最优解这个角度给出自己的看法。假定为预测房价的例子，自变量为面积，房间数两个，因变量为房价。那么可以得到的公式为：首先我们祭出两张图代表数据是否均一化的最优解寻解过程。未归一化：归一化之后：为什么会出现上述两个图，并且它们分别代表什么意思。我们在寻找最优解的过程也就是在使得损失函数值最
转载
2024-06-18 14:17:14
264阅读
# Python对矩阵做归一化的操作
在数据科学和机器学习中，数据预处理是非常重要的一个步骤。归一化（Normalization）是一种常用的数据预处理技术，主要用于将不同尺度的数据转化到相同的尺度，以便模型的训练能够更加有效。本文将介绍如何使用Python对矩阵进行归一化，并提供代码示例。
## 什么是归一化
归一化的目的是将数据调整到某个范围，该范围通常是[0, 1]或[-1, 1]。通
原创
2024-10-10 03:44:02
111阅读
目录一、归一化方法1.1 最大最小值归一化（min-max normalization）1.2 均值归一化（mean normalization）1.3 标准化 / z值归一化（standardization / z-score normalization）1.4 最大绝对值归一化（max abs normalization ）1.5 稳键标准化（robust standardization）二
转载
2023-08-04 21:04:22
302阅读
# Python中对Array某些列进行归一化
在数据分析和机器学习中，归一化是一项常见的预处理步骤。通过归一化，可以将不同特征的值范围统一，使得数据更易于比较和处理。在Python中，我们可以使用NumPy库来对数组的某些列进行归一化操作。本文将介绍如何使用Python进行归一化，并提供相应的代码示例。
## 什么是归一化？
归一化是将某个数据集转化为在某个特定范围内的标准化过程。常见的归
原创
2024-01-31 07:39:10
187阅读
1 批量归一化理论1.1 批量归一化原理1.2 批量归一化定义将每一层运算出来的数据归一化成均值为0、方差为1的标准高斯分布。这样就会在保留样本的分布特征，又消除了层与层间的分布差异。在实际应用中，批量归一化的收敛非常快，并且具有很强的泛化能力，某种情况下可以完全代替前面讲过的正则化、Dropout。 在训练过程中，会通过优化器的反向求导来优化出合适的r，β值。BN层计算每次输入的均值与
# Python 列归一化
在数据预处理过程中，常常需要对数据进行归一化处理，以便于后续的数据分析和模型建立。而列归一化（Column Normalization）是一种常用的数据归一化方法。本文将介绍什么是列归一化，为什么要进行列归一化，以及如何使用Python进行列归一化。
## 什么是列归一化？
列归一化是指将数据的每一列进行归一化处理，使得每一列的数值范围都在0到1之间或者-1到1之
原创
2023-10-24 18:31:54
99阅读
# Python对DataFrame全部列进行归一化的实现
## 引言
在数据分析和机器学习的过程中，对数据进行归一化是一个常见的预处理步骤。归一化可将数据缩放到一个特定的范围，以便更好地应用于某些算法和模型。对于使用Python进行数据分析的开发者来说，对DataFrame全部列进行归一化是一个常见的需求。本文将介绍如何使用Python对DataFrame的全部列进行归一化。
## 整体流程
原创
2023-12-06 06:32:11
421阅读
图像语义分割 pytorch复现DeepLab v1图像分割网络以及网络详解（骨干网络基于VGG16）背景介绍2、 网络结构详解2.1 LarFOV效果分析2.2 DeepLab v1-LargeFOV 模型架构2.3 MSc（Multi-Scale，多尺度(预测)）2.3 以VGG16为特征提取骨干网络代码pytorch实现网络结构项目 背景介绍论文名称：Semantic Image Segm
# 教你如何在 Python 中对矩阵每一列进行归一化
在机器学习和数据处理领域，归一化是一个常见的操作。它的目的在于将数据范围缩放到一个特定区间，比如[0, 1]，或者使数据的均值为0，方差为1。对此，本文将教你如何使用 Python 对矩阵的每一列进行归一化。以下是我们将要完成的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入必要的库 |
| 2
需要解决的问题：import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame([[1,np.nan,3],[4,5,6],[7,np.nan,9]],columns=['A','B','C'])
print(df)怎样将0、2行 B 、C列数值替换A、B 两列的数值 （即数据左移一列）？一、方法介绍所使用的方法：将需要错位的数据块筛出构造新表，
转载
2023-08-21 15:45:23
269阅读
%灰度的对数变换,可以增强一幅图像中较暗部分的细节，用于扩展被压缩的高值图像中的较暗像素。 %对数变换公式：t=clog(1+s) , c为常数 %c为尺度比例常数，s为源灰度值，t为变换后的目标灰度值。 %log函数会对输入图像矩阵s中的每个元素进行操作，但仅能处理double类型的矩阵。 %而从图像文件中得到的图像矩阵大多是uint8类型的，故需先进行double数据类型转换。f = imre
本篇文章将要总结下Pytorch常用的一些张量操作，并说明其作用，接着使用这些操作实现归一化操作的算法，如BN,GN,LN,IN等！ Pytorch常用张量操作以及归一化算法实现mp.weixin.qq.com
常用的张量操作cat对数据沿着某一维度进行拼接，cat后的总维度数不变，需要注意两个张量进行cat时某一维的维数要相同，否则会报错！ impor
转载
2023-09-23 01:11:14
40阅读
