人工智能常用数据预处理（标准化，归一化）等

武凯的博客

1957人浏览 · 2020-07-01 21:12:46

武凯的博客 · 2020-07-01 21:12:46 发布

人工智能常用数据预处理

数据预处理
正态化、标准化、归一化、正则化区别和作用
标准差，方差，均方差，均方误差，均方根误差

数据预处理

1.读数据
2.合并训练和测试
2.填充空白数据
4.改变非数字为数字
5.去除无关数据
6.降为（合并相关数据）
7.正态化数据（碗圆）

正态化、标准化、归一化、正则化区别和作用

1.正态化归一化是为了碗形状圆，加快训练速度
2.归一化和标准化区别
请添加图片描述现在说的归一化和标准化都是指标准化，而真正的归一化一般用不到。

3.正则化解决过拟合

标准差，方差，均方差，均方误差，均方根误差

标准差 == √方差 ==均方差（用来观察数据离散程度）
均方根误差 ==√均方误差（用来比较预测和实际值之间的差距）

魔乐社区

魔乐社区（Modelers.cn) 是一个中立、公益的人工智能社区，提供人工智能工具、模型、数据的托管、展示与应用协同服务，为人工智能开发及爱好者搭建开放的学习交流平台。社区通过理事会方式运作，由全产业链共同建设、共同运营、共同享有，推动国产AI生态繁荣发展。

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