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包含机器学习的标准化的词条

本篇文章给大家分享机器学习的标准化，以及对应的知识点，希望对各位有所帮助。

简述信息一览：

1、在机器学习领域中归一化被广泛应用，可以有效消除原始数据中由于值域大小不同而引起的误差影响。常见的归一化方法有最大-最小值缩放法、z-score标准化和规范化等。

2、在机器学习、数据挖掘、信息检索等领域中，经常需要将原始数据规范化到特定的范围内以便于处理和分析，而向量归一化就是一种常用的规范化方法。

3、以下是两种常用的归一化方法：1）min-max标准化（Min-MaxNormalization）也称为离差标准化，是对原始数据的线性变换，使结果值映射到[0 - 1]之间。转换函数如下：其中max为样本数据的最大值，min为样本数据的最小值。

4、最大均值差异（Maximum Mean Discrepancy，简称MMD）是一种用于衡量两个分布之间差异的统计量。它广泛应用于统计学、机器学习和数据分析等领域，特别是在生成对抗网络（GANs）中用于评估生成数据与真实数据分布之间的差异。

5、数据规范化：归一化处理公式可以将数据的值转换到特定的范围，通常是0到1之间，或者经过线性变换到其他范围。这样做可以使得不同量纲的数据具有可比性，便于分析和比较。

6、其中是属性A原始值得均值，是属性A原始值的标准差。标准差即为方差的平方根。方差的计算公式如下：z-score标准化方法适用于属性A的最大值和最小值未知的情况，或有超出取值范围的离群数据的情况。

1、在使用梯度下降的方法求解最优化问题时，归一化/标准化后可以加快梯度下降的求解速度，即提升模型的收敛速度。

2、这种转换策略常用于神经网络和其他机器学习算法，因为这些算法通常对输入数据的规模敏感。通过规范化，可以避免某些特征由于规模较大而过度影响模型的结果。

4、原始数据经过数据归一化处理后，各指标处于同一数量级，适合进行综合对比评价。以下是两种常用的归一化方法：min-max 也称为离差标准化，是对原始数据的线性变换，使结果值映射到[0 – 1]之间。

5、其计算公式为：此种处理方式会让数据呈现出一种特征，即数据的平均值一定为0，标准差一定是1。针对数据进行了压缩大小处理，同时还让数据具有特殊特征平均值为0标准差为1。

1、监督学习是最常见的机器学习方法之一。其使用带有标签的训练数据来构建模型，然后用该模型进行预测。监督学习的目标是通过学习输入和输出之间的关系，对未知输入进行准确预测。

2、机器学习中常用的方法有：（1）归纳学习符号归纳学习：典型的符号归纳学习有示例学习、决策树学习。函数归纳学习（发现学习）：典型的函数归纳学习有神经网络学习、示例学习、发现学习、统计学习。

3、这种现象在基因测序中也存在，例如测序深度差异等，常用的R包 edgeR 等也有不同的 Normalization 方法。

4、在机器学习中，正交化可以用来提高模型的准确性，因为正交化可以减少特征之间的冗余，从而提高模型的准确性。

5、机器学习的方法主要有以下几种：监督学习：监督学习是机器学习中最常见的方法之一，在监督学习中，系统会被给定一组已知输入和输出的样本数据，系统需要学习到一种函数，使得该函数能够根据给定的输入预测出正确的输出。

6、Logistic 回归Logistic 回归是机器学习从统计学领域借鉴过来的另一种技术。它是二分类问题的首选方法。线性判别分析Logistic 回归是一种传统的分类算法，它的使用场景仅限于二分类问题。

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