数据预处理
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+ | 提示:获得数据后首先要做的事是查看数据并获知其特性,而后针对数据选择采取相应的处理。例如一个标准的预处理方法是减去所有数据点的均值(也被称为移除直流,局部均值消减,消减归一化),这一方法对一些数据是有效的,如自然图像,但对非平稳的数据并非如此。 | ||
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提示:获得数据后首先要做的事是观察数据并获知其特性。本部分将介绍一些通用的技术,在实际中应该针对具体数据选择合适的预处理技术。例如一种标准的预处理方法是对每一个数据点都减去它的均值(也被称为移除直流分量,局部均值消减,消减归一化),这一方法对诸如自然图像这类数据是有效的,但对非平稳的数据则不然。 | 提示:获得数据后首先要做的事是观察数据并获知其特性。本部分将介绍一些通用的技术,在实际中应该针对具体数据选择合适的预处理技术。例如一种标准的预处理方法是对每一个数据点都减去它的均值(也被称为移除直流分量,局部均值消减,消减归一化),这一方法对诸如自然图像这类数据是有效的,但对非平稳的数据则不然。 | ||
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【原文】 | 【原文】 | ||
- | == Data Normalization == | + | == Data Normalization/数据归一化 == |
A standard first step to data preprocessing is data normalization. While there are a few possible approaches, this step is usually clear depending on the data. The common methods for feature normalization are: | A standard first step to data preprocessing is data normalization. While there are a few possible approaches, this step is usually clear depending on the data. The common methods for feature normalization are: | ||
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【初译】 | 【初译】 | ||
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数据预处理标准的第一步是数据归一化,由于已有一些适用的方法,根据数据的情况这一步通常是清晰地。特征归一化常用的方法包含如下几种: | 数据预处理标准的第一步是数据归一化,由于已有一些适用的方法,根据数据的情况这一步通常是清晰地。特征归一化常用的方法包含如下几种: | ||
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【一审】 | 【一审】 | ||
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数据预处理的标准的第一步是数据归一化。已有一些常用的方法,根据数据的具体情况可以明确地确定这一步可以采用的方法。特征归一化常用的方法包含如下几种: | 数据预处理的标准的第一步是数据归一化。已有一些常用的方法,根据数据的具体情况可以明确地确定这一步可以采用的方法。特征归一化常用的方法包含如下几种: | ||