什么是标准化传统机器学习中标准化也叫做归一化，一般是将数据映射到指定的范围，用于去除不同维度数据的量纲以及量纲单位。数据标准化让机器学习模型看到的不同样本彼此之间更加相似，这有助于模型的学习与对新数据的泛化常见的数据标准化形式：标准化和归一化将数据减去其平均值使其中心为 0，然后将数据除以其标准差使其标准差为 1。Batch Normalization, 批标准化, 和普通的数据标准化类似, 是将
虽然搭建模型是算法的主要工作，但在实际应用中我们花在数据处理的时间远比搭建模型的多。 而且每次由于数据格式不同，需要重复实现数据加载，构造batch以及shuffle等代码。记得之前接触过的Pytorch、Paddle等框架都有dataset的工具，当然tensorflow也不例外， 经过一段时间的了解和实践，准备写下这篇博文来记录一下。TFrecord格式Tensorflow支持多种输入格式，当
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2024-07-10 12:58:38
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什么是标准化传统机器学习中标准化也叫做归一化，一般是将数据映射到指定的范围，用于去除不同维度数据的量纲以及量纲单位。数据标准化让机器学习模型看到的不同样本彼此之间更加相似，这有助于模型的学习与对新数据的泛化常见的数据标准化形式：标准化和归一化将数据减去其平均值使其中心为 0，然后将数据除以其标准差使其标准差为 1。Batch Normalization, 批标准化, 和普通的数据标准化类似, 是将
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2024-03-21 21:48:07
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Tensorflow2.0笔记本博客为Tensorflow2.0学习笔记，感谢北京大学微电子学院曹建老师目录Tensorflow2.0笔记2.7Batch Normalization(批标准化)：2.8池化(pooling)2.9舍弃（Dropout）2.10CNN的主要模块2.7Batch Normalization(批标准化)： 对一小批数据在网络各层的输出做标准化处理，其具体实现方式如图 5
一、Tensorboard介绍1.1 Tensorboard的数据形式利用Tensorboard可以记录和展示以下数据形式：标量Scalars图片Images音频Audio模型图Graph数据分布Distribution直方图Histograms嵌入向量Embeddings1.2 Tensorboard的可视化过程（1）首先要建立一个模型图Graph，然后可视化你想从这个Graph中获取的某些数据
数据的标准化（normalization）是将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间。在某些比较和评价的指标处理中经常会用到，去除数据的单位限制，将其转化为无量纲的纯数值，便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权。 也有一些人要将这种做法区分为“正规化”和“标准化”两种。其中，“正规化”表示将值的范围缩小到0和1之间；“标准化”则是将特征值转换为均值为0的一组数，其中每个数表示偏离均值的程度
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2023-11-03 13:56:02
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引入评价是现代社会各领域的一项经常性的工作，是科学做出管理决策的重要依据。随着人们研究领域的不断扩大，所面临的评价对象日趋复杂，如果仅依据单一指标对事物进行评价往往不尽合理，必须全面地从整体的角度考虑问题，多指标综合评价方法应运而生。所谓多指标综合评价方法，就是把描述评价对象不同方面的多个指标的信息综合起来，并得到一个综合指标，由此对评价对象做一个整体上的评判，并进行横向或纵向比较。而在多指标评
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2024-06-20 12:31:44
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数据的标准化（normalization）是将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间。在某些比较和评价的指标处理中经常会用到，去除数据的单位限制，将其转化为无量纲的纯数值，便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权。1 min-max标准化(Min-maxnormalization)也叫离差标准化，是对原始数据的线性变换，使结果落到[0,1]区间，转换函数如下:其中max为样本数据的
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2023-10-01 11:01:49
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什么是标准化传统机器学习中标准化也叫做归一化，一般是将数据映射到指定的范围，用于除去不同维度数据的量纲以及量纲单位 。数据标准化让机器学习模型看到的不同样本彼此之间更加相似，这有助于模型的学习与对新数据的泛化。常见的数据标准化形式：标准化和归一化标准化：将数据减去均值除以方差，使得它的均值为0，标准差为1（打个问号）批标准化Batch N
原创
2022-01-14 14:32:20
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文章目录0x00 先上一段代码0x01 庖丁解牛1 - __init__0x02 庖丁解牛2 -- build()0x03 庖丁解牛3 -- call()0x04 最终输出0x05 总结 0x00 先上一段代码问题： 在自定义网络层的时候，想要搞清楚build() 和 call() 是用来做什么的，为什么能调用成功，不用外部再定义# coding=utf-8
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@ Summary: tes
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2024-09-16 19:27:19
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（一）离差标准化数据离差表转化是对原始数据的一种线性变换，结果是将原始的数据映射到[0,1]区间之间，转换公式为：其中 max 为样本数据的最大值，min 为样本数据的最小值，max-min 为极差。利差标准化保留了原始数据值之间的联系，是消除量纲和数据取值范围影响最简单的方法。离差标准化的特点：（1）数据的整体分布情况并不会随离差标准化而发生改变，原先取值较大的数据，在做完离差标准化后的值依旧较
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2023-12-03 14:00:33
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数据的标准化 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
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2023-09-12 20:13:57
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一、归一化与标准化的概念1.数据归一化和标准化的目的 归一化/标准化可以去除数据单位对计算带来的影响，也就是所谓的去量纲行为，归一化/标准化实质是一种线性变换，线性变换有很多良好的性质，这些性质决定了对数据改变后不会造成“失效”，反而能提高数据的表现，这些性质是归一化/标准化的前提。以三个时间字段为例来说明单位对计算带来的影响，假设一组数据有三个字段均表示3小时，如下表所示：小时分钟秒31801
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2024-01-15 09:05:39
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数据规约：标准化数据大数变小数数值规约： 离差标准化： 公式：x = (x-min_val)/(max_
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2023-12-15 10:56:38
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一、标准化在进行数据分析时，数据具有单位是非常常见的，比如说GDP可以以亿作为单元，也可以以百万作为单位，那么此时就会出现由于单位问题导致的数字大小问题；这种情况对于分析可能产生影响，因此需要对其进行处理，但是处理的前提是不能失去数字的相对意义，即之前数字越大代表GDP越高，处理后的数据也不能失去这个特性。也或者计算距离，数字1和2的距离可以直接相减得到距离值为1； 另外一组数据为10000和20
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2023-12-27 10:26:20
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数据的标准化（Standardization)和归一化(Normalization)有什么区别？关于数据的标准化和归一化区别的说法有点乱。总的来说有这么几种分法1：不做区分，都意味着标准化。2：大部分说法是这样的：归一化是这么一个过程$x’ = \frac{x-x_{min}}{x_{max}-x_{min}}$而标准化是这么一个过程： $x’ = \frac{x-\mu}{\delt
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2024-04-15 17:26:38
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数据标准化数据标准化的意义1.为什么要进行标准化？ 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，这些特征变量的量纲和数值的量级通常会不一样；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简而言之：对数据标准化的目
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2023-11-30 11:04:01
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数据的标准化（normalization）是将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间。在某些比较和评价的指标处理中经常会用到，去除数据的单位限制，将其转化为无量纲的纯数值，便于不同单位或量纲的指标能够进行比较和加权。 其中最典型的就是数据的归一化处理，即将数据统一映射到[0, 1]区间上，常见的数据归一化的方法有： 1、min-max标准化（Min-max normaliza
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2023-07-25 21:07:14
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数据标准化是将操作字段按照给定的方法完成由原始数据到新数据的映射，以此消除多字段组合分析情况下存在的数量级和量纲的不同造成的不利影响，算法支持最大最小归一化、最大值归一化及Z标准化等方法。算法思想数据标准化是数据建模中数据预处理步骤，在某些比较和评价的指标处理中经常会用到去除数据单位限制，将其转化为无量纲的纯数值，便于不同单位或量级指标能够比较和加权,算法支持最大最小归一化、最大值归一化及Z标准化
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2024-05-08 17:00:52
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文章目录前言一、原始数据分析1.原数据展示2.标准化和归一化选取二、标准化处理1.意义2.代码总结 前言在进行分析之前，要对数据进行合适的处理，数据基本统计分析和标准化是同时进行的。 其中数据基本统计中，对于标称型数据，统计缺失值数量，分级情况，众数以及众数占比。对于数值型数据，主要统计了均值，标准差，缺失值数量，最小值，最大值，中位数。标准化与否对结果也会有一定的影响，我们先观察下现在标准化的
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2023-06-19 21:45:41
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