在运用一些机器学习算法的时候不可避免地要对数据进行特征缩放（feature scaling），比如：在随机梯度下降（stochastic gradient descent）算法中，特征缩放有时能提高算法的收敛速度。什么是特征缩放特征缩放的目标就是数据规范化，使得特征的范围具有可比性。它是数据处理的预处理处理，对后面的使用数据具有关键作用。机器算法为什么要特征缩放特征缩放还可以使机器学习
说起"炼丹"最耗时的几件事,首先就能想到的就是数据清洗,特征工程,还有调参.特征工程真的是老生常谈了,但是特征工程又是最重要的一环,这一步做不好怎么调参也没用.在特征工程中,做特征缩放是非常重要的,如下图所示:我们可以看到,在没做特征缩放前,用kmeans跑出的聚类结果就如图所示,以y=0为分界线,上面是一类,下面是一类,相当的离谱.主要原因就是y值的取值范围很大,从-4000~4000,而x轴只...
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2021-08-19 11:31:03
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"标准化(Normalization)"和"归一化(Standardization)"在数据准备中是经常要做的一个步骤。有很多的文档和文章经特征缩放（Feture Scaling）。...
原创
2022-08-12 21:02:43
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在采用surf+knnmatch进行特征匹配的时候，参考了如下这篇博客的代码，#include "highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/nonfree/nonfree.hpp"
#include "opencv2/legacy/legacy.hpp"
#include <iostream>
using namespac
作者：时晴说起"炼丹"最耗时的几件事,首先就能想到的就是数据清洗,特征工程,还有调参.特征工程真的
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2022-07-30 00:43:53
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在谈到语句之前，要简要说下Python的缩进。对于Python而言代码缩进是一种语法，Python没有像其他语言一样采用{}或者begin...end分隔代码块，而是采用代码缩进和冒号来区分代码之间的层次。缩进的空白数量是可变的，但是所有代码块语句必须包含相同的缩进空白数量，这个必须严格执行，否则将抛出SyntaxError异常。缩进的方式有两种，第一是采用Tab键，第二是空格。&n
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2023-07-27 21:43:38
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在多变量的线性回归中主要讨论以下三个问题：特征缩放学习率α的选择策略标准方程法特征缩放在Andrew Ng的机器学习里面，讲到使用梯度下降的时候应当进行特征缩放（Feature Scaling）。进行缩放后，多维特征将具有相近的尺度，这将帮助梯度下降算法更快地收敛。特征缩放的一些方法：调节比例（Rescaling）这种方法是将数据的特征缩放到[0,1]或[-1,1]之间。缩放到什么范围取决于数据的
作用
加快梯度下降法的收敛速度
什么是特征
例如我们要做房屋价格预测，暂时选取两个特征：房屋面积、卧室个数。
根据这两个特征的取值情况可以预估：房屋面积取值范围 （0，2000） 卧室个数（0，5）
初步感觉面积的值比卧室个数大很多，这样可能会造成训练过程的过分震荡，可能会使收敛速度变慢。
从等值线图也可以看的出来这样的结果。
当然最严谨的证明方法是数学证明法。
特征缩放
对
原创
2021-07-08 10:33:32
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https://www.toutiao.com/a6693032631371563528/首先我们应该了解一下多元线性回归。相比于单变量线性回归，该函数拥有多个变量值，那么他所拥有的参数就不仅仅是一个或者两个，而是多个。例如下面这个函数：如果把该函数的参数 θ 和变量 x 全部写成向量的形式，就可以简化成下面这个函数：如果你想预测房价，现在有两个变量 x1 和...
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2019-05-22 08:39:12
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数值特征是结构化竞赛中重要的特征，也是需要处理的特征。一般而言数值特征的操作，包括如下几个方面：离群点处理缺失值填充缩放处理编码处理缺失值填充如果使用非树模型，则需要考虑对数值特征进行填充...
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2022-06-04 00:03:32
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如果某个特征的取值范围比其他特征大很多，那么数值计算就受该特征的主要支配。但实际上并不一定是这个特征最重要，通常需要把每个特征看成同等重要。归一化/标准化数据可以使不同维度的特征放在一起进行比较，可以大大提高模型的准确性。特征缩放原因：数量级的差异将导致量级较大的属性占据主导地位 数量级的差异将导致迭代收敛速度减慢 依赖于样本距离的算法对于数据的数量级非常敏感特征缩放好处：提升模型的精度：在机器学
总目录十六、图像特征16.1、harris角点检测基本原理实现代码cv2.cornerHarris(Img, blockSize, ksize, k)Img：输入图像，应该是灰度和float32类型blockSize：这是考虑边角检测的领域大小ksize：使用Sobel衍生物的孔径参数k：harris Corner检测器的自由参数检测角点：红色部分为检测到的角点import cv2
import
Alink 是阿里巴巴基于实时计算引擎 Flink 研发的新一代机器学习算法平台，是业界首个同时支持批式算法、流式算法的机器学习平台。本文将剖析Alink “特征工程” 部分对应代码实现。
原创
2021-04-26 11:20:01
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数据预处理是机器学习生命周期的非常重要的一个部分。特征工程又是数据预处理的一个重要组成，在本文中主要介绍特征缩放和特征编码的主要方法。
特征缩放什么？为什么归一化、标准化容易混淆，如何区分呢。本来为大家来分析一下。
原创
2022-07-13 16:50:42
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X1-特征1：样本x1待缩放的特征数据 u1：X1-Xn（所有样本） 特征1的均值 缩放方法：（X1-特征1-u）/（max-特征1-min-特征1 or standard deviation） 好处: 1.加快梯度下降速度(等高线变得更平滑(更圆),下降更快) 2.方便降维操作 降维（Princi ...
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2021-07-13 10:46:00
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导入葡萄酒数据： 运行结果： 划分训练集和测试集： 我们可以使用 sklearn.model_selection 中的 train_test_split 划分数据，test_size用来设置测试数据的比例，random_state用来 设置随机数是否保持一致。 这里如果你用的是 sklearn.cr
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2021-05-26 21:44:51
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指导8：软件缩放 软件缩放库libswscale 近来ffmpeg添加了新的接口：libswscale来处理图像缩放。 但是在前面我们使用img_convert来把RGB转换成YUV12，我们现在使用新的接口。新接口更加标准和快速，而且我相信里面有了MMX优化代码。换句话说，它是做缩放更好的方式。 我们将用来缩放的基本函数是sws_scale。但一开始，我们必需建立一个SwsContext的概念。
