如果我们输入的样本的特征值都大致在相同的取值范围内会加快梯度下降的速度。这是因为θ在小范围内下降快。We can speed up gradient descent by having each of our input values in roughly the same range. This is because θ will descend quickly on small ranges and slowly on large ranges, and so will oscillate inefficiently down to the optimum when the variables are very uneven.
Feature Scaling: input value/(max-min)
Mean Normalization(归一化)：
s可以是range也可以是均方差
如果我们输入的样本的特征值都大致在相同的取值范围内会加快梯度下降的速度。这是因为θ在小范围内下降快。We can ...
Spark -- 数据的特征缩放(Feature scaling) 特征缩放：有的叫数据归一化，有的叫数据标准化，...
特征放缩Feature Scaling 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，比如：在随机梯...
FPN（feature pyramid networks）特征金字塔网络 论文：feature pyramid n...
1. 常见方法 "标准化"和"归一化"这两个中文词要指代四种Feature scaling(特征缩放)方法 Res...
1. 特征选择( Feature Selection ) 1.1 特征选择的定义 特征选择( Feature ...
特征选择和特征提取 特征选择（feature selection）和特征提取（Feature extraction...
什么是特征选择 特征工程(Feature Selection)，也叫做特征子集选择(Feature Subset ...
1、概述——特征选择 & 特征提取 特征选择（feature selection）和特征提取（feature ex...
特征选择（Feature Selection,FS）和特征抽取（Feature Extraction, FE）是...
本文标题：GD:特征放缩Feature Scaling&归一化Mean N
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/qwllgxtx.html
网友评论