我以前写过 《麦克斯韦方程 计算出 的 “光速” 是 什么 ？》 https://tieba.baidu.com/p/7940013939 ， 前段时间 在 《如何彻底搞懂狭义相对论里的“光速不变”？》 https://tieba.baidu.com/p/7758469305 49 楼 回复了一些 麦克斯韦
在深度学习中，对训练数据进行标准化和归一化处理，可以加快模型的收敛速度，而且更重要的是在一定程度上缓解了深度网络中梯度消失的问题，从而使深层网络的训练更加容易。 归一化 归一化的作用是统一样本的统计分布性。把数据样本范围压缩至某个范围之间。 主要是为了方便处理不同的数
作者：韩信子@ShowMeAI 教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/33 本文地址：http://www.showmeai.tech/article-detail/138 声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处 数据分析分核心步骤分为：业务认知与数据探索、数据预处理、业务认知与数据探索等三个核心步骤。本文介
使用sklearn进行量纲缩放的程序 # -*- coding: utf-8 -*- """ 演示内容：量纲的特征缩放 （两种方法：标准化缩放法和区间缩放法。每种方法举了两个例子：简单二维矩阵和iris数据集） """ #方法1：标准化缩放法 例1：对简单示例二维矩阵的列数据进行 from sklearn import preprocessing
https://blog.csdn.net/qq_45315982/article/details/103289412 https://www.cnblogs.com/aabbcc/p/9719383.html 点赞 收藏 分享 文章举报 番茄牛腩煲 发布了3 篇原创文章 · 获赞 3 · 访问量 85 私信 关注
1. 数据归一化 1.1 医疗事故？——之前的kNN算法哪里出了问题？ 在之前讲kNN算法时我们举过的肿瘤的例子中，有一个问题，也许很多读者没有考虑过。 回顾一下，kNN算法的第一步是求最为邻近的k个点，也就是要先求每个数据点与待预测的数据点的距离。我们仍然以p=2的明可夫斯基距离（欧拉距离
