中心化(又叫零均值化)和标准化(又叫归一化)概念及目的
目的:消除数据间量纲的差异
方法:中心化:减去均值;归一化:(1)减去均值并除以方差使之服从N(0,1)分布;(2)修改样本使之数值分布在[0,1]
标准化是中心化的进一步处理
归一化与中心化都可能提高精度;归一化使随机下降的速度加快;标准化更好的反应数据的特征。
中心化(又叫零均值化)和标准化(又叫归一化)概念及目的
目的:消除数据间量纲的差异
方法:中心化:减去均值;归一化:(1)减去均值并除以方差使之服从N(0,1)分布;(2)修改样本使之数值分布在[0,1]
标准化是中心化的进一步处理
归一化与中心化都可能提高精度;归一化使随机下降的速度加快;标准化更好的反应数据的特征。
01 綜述 Opal 是愛奇藝大數據團隊研發的機器學習平臺,包含特徵生產、樣本構建、模型訓練、模型部署在內的多環節 Bigdata + AI 開發服務,內置多種訓練鏡像、