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查询Tags标签： 归一化，共有 54条记录-
反归一化
问题描述：归一化后使用模型进行预测，将预测的结果反归一化为初始的数据规模，预测值与真实值进行画图比较。 1、将特征和标注进行拆分，分别进行归一化 2、特征的归一化1 from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler # 导包 2 data.name = data.columns …
2022/9/12 23:24:24 人评论 次浏览 -
CCF 202206-1 归一化处理 （C++）
难点在于求方差的时候不能进行先求和再平均，否则会爆掉可以采用 compute 函数所实现的方法#include<iostream> #include<bits/stdc++.h>using namespace std;int n; int a[1005]; int sum = 0; // 平均值 double avg;double compute(double oldAvg, double n…
2022/7/29 14:25:33 人评论 次浏览 -
面试八股
1.防止过拟合的方法有哪些？ 过拟合现象就是模型在train data上表现很好，但是在test data上表现不好。在神经网络的loss中表现为train loss一直在下降，但是dev set上的loss在某个节点开始上升。 过拟合 == 泛化能力差 过拟合出现的原因：训练数据太少，样本不足； 训练数…
2022/6/12 23:23:12 人评论 次浏览 -
Normalization小结
1.为什么要用Normalization翻译过来就是归一化的意思，指将传统机器学习中的数据归一化方法应用到深度神经网络中，对神经网络中隐藏层的输入进行归一化，从而使网络更加容易训练。因为，它有更好的尺度不变性，即给定一个神经层L，它之前神经层L-1的参数变化会导致其输入…
2022/4/15 6:12:45 人评论 次浏览 -
深度学习教程 | 网络优化：超参数调优、正则化、批归一化和程序框架
作者：韩信子@ShowMeAI 教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/35 本文地址：http://www.showmeai.tech/article-detail/218 声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处收藏ShowMeAI查看更多精彩内容本系列为吴恩达老师《深度学习专业课程》学习与总结整理所…
2022/4/14 9:13:02 人评论 次浏览 -
高斯函数生成高斯模板（含Python代码实现）
高斯函数引言 2022年03月06日10:51:08 昨天，在组会上师弟提到了高斯模板，自己被导师抽查提问解释如何生成模板的。故，回忆一下过去的知识，并进行总结。学习如何通过高斯函数生成高斯模板，并用python代码实现生成高斯模板的过程。参考文献 图像处理基础(4)：高斯滤波器…
2022/3/6 11:45:17 人评论 次浏览 -
transform归一化处理
在加载数据集的时候我们需要对读入的图片进行归一化处理，在pytorch里使用torchvision中的transform来对其进行处理，这里不介绍旋转，裁剪等操作，进介绍归一化操作，会用到下面两个函数 transforms.ToTensor()transforms.Normalize() 一般处理图片时有两个操作，第一步将…
2022/1/11 23:05:07 人评论 次浏览 -
transform归一化处理
在加载数据集的时候我们需要对读入的图片进行归一化处理，在pytorch里使用torchvision中的transform来对其进行处理，这里不介绍旋转，裁剪等操作，进介绍归一化操作，会用到下面两个函数 transforms.ToTensor()transforms.Normalize() 一般处理图片时有两个操作，第一步将…
2022/1/11 23:05:07 人评论 次浏览 -
线性代数(1)
点积 点积返回的结果是一个标量,点乘可交换 。 将两个向量归一化再点乘，可以得到两个向量之间的夹角。 将a点乘b 再除b的模,可以得到a到b的投影叉乘 叉乘返回结果是一个向量,它的方向遵循右手定则可以用来求法线,也可以用叉乘的正负用来判断点或向量的左右和内外关系
2021/12/19 6:19:37 人评论 次浏览 -
线性代数(1)
点积 点积返回的结果是一个标量,点乘可交换 。 将两个向量归一化再点乘，可以得到两个向量之间的夹角。 将a点乘b 再除b的模,可以得到a到b的投影叉乘 叉乘返回结果是一个向量,它的方向遵循右手定则可以用来求法线,也可以用叉乘的正负用来判断点或向量的左右和内外关系
2021/12/19 6:19:37 人评论 次浏览 -
【每日一更】＜吴恩达-机器学习＞
目录 一、Linear Regression with multiple variable - 多变量线性回归: 二、Gradient descent for multiple carables - 多变量梯度下降: 三、Feature Scaling - 特征缩放： 1.特征缩放方法： 2.归一化和标准化的区别： 四、Learning rate - 学习率:一、Linear Regressi…
2021/12/14 23:17:23 人评论 次浏览 -
【每日一更】＜吴恩达-机器学习＞
目录 一、Linear Regression with multiple variable - 多变量线性回归: 二、Gradient descent for multiple carables - 多变量梯度下降: 三、Feature Scaling - 特征缩放： 1.特征缩放方法： 2.归一化和标准化的区别： 四、Learning rate - 学习率:一、Linear Regressi…
2021/12/14 23:17:23 人评论 次浏览 -
numpy按行归一化，numpy按列归一化
如下所示 按列归一化： import numpy as npx = np.array([[10, 10, 10],[ 1, 5, 3],[ 8, 7, 1]])x_norm = x / x.max(axis=0) # 0列，1行。 这个要具体问题具体分析print(x_norm) # [[ 1. 1. 1. ] # [ 0.1 0.5 0.3 ] # [ 0.8 0.7 0.1 ]]按…
2021/12/2 23:11:39 人评论 次浏览 -
numpy按行归一化，numpy按列归一化
如下所示 按列归一化： import numpy as npx = np.array([[10, 10, 10],[ 1, 5, 3],[ 8, 7, 1]])x_norm = x / x.max(axis=0) # 0列，1行。 这个要具体问题具体分析print(x_norm) # [[ 1. 1. 1. ] # [ 0.1 0.5 0.3 ] # [ 0.8 0.7 0.1 ]]按…
2021/12/2 23:11:39 人评论 次浏览 -
JavaCV灰度图像归一化并拉伸到0-255
/*** 图像的归一化，目的是使不同成像条件（光照强度，方向，距离，姿势等）下拍摄的同一张照片具有一致性。* @return*/private static Mat one(Mat gray) {Mat clone = gray.clone();int height = gray.rows();int width = gray.cols();int pixMax = 0, pixMin = 255;f…
2021/11/15 22:12:16 人评论 次浏览
