DataScience：深入探讨与分析机器学习中的数据处理之线性变换—标准化standardization、归一化Normalization/比例化Scaling的区别与联系

深入探讨与分析机器学习中的数据处理之线性变换—标准化standardization、归一化Normalization/比例化Scaling的区别与联系

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DataScience：深入探讨与分析机器学习中的数据处理之非线性变换—log对数变换、sigmoid/softmax变换
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机器学习中模型参数和模型超参数分别是什么？有什么区别？
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机器学习中原始数据处理的常用数据变换方法整理汇总
在机器学习进行数据处理前,首先要保证所有数据是无量纲的,并且数据是可以比较的,需要采用标准化方法来消除不同数据之间存在的差异.将原始数据进行处理,变为无量纲可比较的过程实际可以看做是归一化的过程. 目 ...
3. 机器学习中为什么需要梯度下降_机器学习中一些模型为什么要对数据归一化？...
一般做机器学习应用的时候大部分时间是花费在特征处理上,其中很关键的一步就是对特征数据进行归一化,为什么要归一化呢?很多同学并未搞清楚,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蓝 ...
机器学习中在线学习、批量学习、迁移学习、主动学习的区别
一.批量学习在监督学习的批量方法中,多层感知器的突出权值的调整在训练样本集合的所有N个例子都出现后进行,这构成了训练的一个回合.换句话说,批量学习的代价函数是由平均误差能量定义的.多层感知器的突触权 ...
当谈论机器学习中的公平公正时，我们该谈论些什么？
作者 | Synced 来源 | 机器之心(almosthuman2014) 随着人工智能系统和应用程序在我们日常生活中的广泛应用,人工智能已经成为了辅助人们决策的重要工具,例如,使用推荐系统算法做出 ...
机器学习中的线性代数知识（中）
关于作者作者小硕一枚,研究方向为机器学习与自然语言处理,欢迎大家关注我的个人博客https://wangjie-users.github.io/,相互交流,一起学习成长. 前言在机器学习中的线性代 ...
机器学习中的小数学知识
1.如何通俗易懂地解释「协方差」与「相关系数」的概念:协方差能够表示变量相关性的原因,相关系数可以看成一种剔除了两个变量量纲影响.标准化后的特殊协方差. 2.置信区间理解:当计算出样本均值时如何基于样 ...
解释机器学习中的熵、联合熵、条件熵、相对熵和交叉熵
原文地址:https://www.cnblogs.com/kyrieng/p/8694705.html 1.信息熵 (information entropy) 熵 (entropy) 这一词最初来源于 ...

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