一、參考資料歸一化彙總的帖子
需要說明的事並不是任何問題都必須事先把原始資料進行規範化,也就是資料規範化這一步並不是必須要做的,要具體問題具體看待,測試表明有時候規範化後的**準確率比沒有規範化的**準確率低很多.就最大最小值法而言,當你用這種方式將原始資料規範化後,事實上意味著你承認了乙個假設就是測試資料集的每一模式的所有特徵分量的最大值(最小值)不會大於(小於)訓練資料集的每一模式的所有特徵分量的最大值(最小值),但這條假設顯然過於強,實際情況並不一定會這樣.使用平均數方差法也會有同樣類似的問題.故資料規範化這一步並不是必須要做的,要具體問題具體看待.二、使用梯度下降法求解最優解的方法，盡量訓練前歸一化處理，否則容易引起梯度消失/**（自己按）
典型的（深度）神經網路
歸一化函式mapminmax的討論
原文 一 基本用法 y,ps mapminmax x,ymin,ymax 這裡如果不指定 ymin,ymax，則ymin預設為 1，ymax預設為1。mapminmax data 預設歸一化範圍為 1，1 且對每一行做歸一化。一定記住是對行進行歸一化！二 歸一化的討論 參考 train scale,...
歸一化問題
原理 進行縮放的原因和使用神經網路時的考慮是一樣的，由於rbf網路中採用樣本資料的歐式距離來計算。主要優點就是避免數值範圍較大的屬性控制數值範圍較小的屬性。另乙個優點就是避免計算時的numerical difficulties.因為核值通常依賴特徵向量的內積 inner product 而較大的屬性...
資料歸一化
近來，在網上搜了很多關於資料歸一化的帖子，看了太多，很雜，這裡整理總結一下 歸一化是一種資料預處理方法，就是要把你需要處理的資料經過處理後 通過某種演算法 限制在你需要的一定範圍內，為了後面資料處理的方便，其次是保正程式執行時 收斂加快。比如說，對於奇異樣本資料 所謂奇異樣本資料資料指的是相對於其他...