是說正規化是把資料都Range轉成[0,1]或是[-1,1] 標準化是把資料做Z分數標準化使其分配符合標準常態分配單看一篇的時候覺得自己好像懂了但多看幾篇就 ... ... <看更多>

(三) 常用特征缩放方法. 常用的特征缩放算法有两种，归一化(normalization)和标准化(standardization). 1. 归一化. ... <看更多>

所以今天就会提到特征数据的标准化, 也可以说正常化, 归一化, 正规化 等等. 使用这些标准化手段. 我们不仅可以快速推进机器学习的学习速度, ... ... <看更多>

google了些關於正規化(normalize)的資料都只有公式和分布狀態的資訊但我疑惑的點是在比較兩筆資料時為什麼要正規化呢? ... <看更多>

在图像处理领域, 不同形式的归一化可以改变图像的灰度、对比度信息；在机器学习和神经网络中, Normalization可用于对数据去相关, 加速模型训练, 提高模型的泛化能力. ... <看更多>