normalization (标准化或者正则化)

2024-04-03 10:58

文章标签 标准化正则 normalization

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特征标准化 (Feature Normalization)

通常用于特征标准化的途径有两种, 一种叫做 min max normalization, 他会将所有特征数据按比例缩放到0-1的这个取值区间. 有时也可以是-1到1的区间. 还有一种叫做 standard deviation normalization, 他会将所有特征数据缩放成平均值为0, 方差为1. 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, 还可以避免机器学习学得特扭曲.

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http://www.chinasem.cn/article/872728。 23002807@qq.com

python进阶篇-day07-高级语法与正则

day07-python其他高级语法一. with(上下文管理) 介绍概述一个类只要实现了__ enter __ () 和 __ exit __ ()方法, 这个类就是一个上下文管理器类, 该类的对象 = 上下文管理器对象目的节约资源, 提高效率, 避免手动释放资源, 且出bug的时候, 也会自动尝试释放资源特点上下文管理器对象, 可以结合with语句使用

JavaScript中使用正则判断一个值是否是数字，包含正负，小数点

使用正则表达式来判断： if(/^[+-]?\d*\.?\d*$/.test(str)){//为数字} 实际情况中可以将+去掉，

优化算法与正则化

目录一：优化问题 1.梯度消失和爆炸 2.局部最优 3.指数加权平均 4.动量梯度下降法 5.RMSProp算法 6.Adam算法二：学习率衰减三：标准化都看到这里了，点个赞呗！！！！！一：优化问题 1.梯度消失和爆炸在梯度函数上出现指数级递增或者递减的情况下分别称为梯度爆炸或者梯度消失假设g(z)=z，对于目标输出：y=w^n*w^n-

6. 深度学习中的正则化技术：防止过拟合

引言过拟合是深度学习模型在训练过程中常遇到的挑战。过拟合会导致模型在训练数据上表现良好，但在新数据上表现不佳。为了防止过拟合，研究者们提出了多种正则化技术，如L1/L2正则化、Dropout、数据增强等。这些技术通过约束模型的复杂度或增加数据的多样性，有效提高了模型的泛化能力。本篇博文将深入探讨这些正则化技术的原理、应用及其在实际深度学习任务中的效果。 1. 过拟合的原因与影响过拟合通常

013.Python爬虫系列_re正则解析

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【机器学习 sklearn】模型正则化L1-Lasso,L2-Ridge

#coding:utf-8from __future__ import divisionimport sysreload(sys)sys.setdefaultencoding('utf-8')import timestart_time = time.time()import pandas as pd# 输入训练样本的特征以及目标值，分别存储在变量X_train与y_train之中。

nginx 正则路径匹配

更多请参考：https://liuhuiyao.blog.csdn.net/article/details/119459183 Nginx路径匹配符号 = 表示精确匹配^~ 表示uri以某个常规字符串开头,大多情况下用来匹配url路径，nginx不对url做编码，因此请求为/static/20%/aa，可以被规则^~ /static/ /aa匹配到（注意是空格）。~ 正则匹配(区分大

JS常见正则方法整理

JS常见正则方法整理目录文章目录前言1. 使用测试方法 - `test`2. 同时用多种模式匹配文字字符串 - `x|y`3. 匹配时忽略大小写 - `/x/i`4. 提取匹配项 - `match`5. 全局匹配 - `/x/g`6. 用通配符`.`匹配任何内容 - `/hu./`7. 将单个字符与多种可能性匹配 - `[aiu]`8. 匹配字母表中的字母 - `[a-z]`9. 匹配

正则正整数bug

/^[0-9]{1,}(\.[0-9]{1,}){0,1}$/ 有一个情况是要验证的数字是整数但是实际上是 1.0这种形式，如果是1.0的形式使用这个正则是会报错的 /^[0-9]*[1-9][0-9]*$/ 可能是不认1.0 但是用最上面的那个正则就没事,可能是多了一层判断。其实也是要注意把数字改了1.0为0就好了。

【Get深一度】小波分析概念3——正则性是什么意思，通俗解释

正则性英文是regularity，正则性一般用来刻画函数的光滑程度，正则性越高，函数的光滑性越好。通常用Lipschitz指数k来表征函数的正则性。度量函数的正则性时，消失矩的概念是重要的，若消失矩的阶数小于正则性指数，这是小波度量不出该

normalization (标准化或者正则化)

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