数据归一化
mapminmax数据归一化（第一次完整看好help文档）
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。mapminmax一、[Y,PS] = mapminmax(X) 函数功能：将矩阵的每一行压缩到 [-1,1]，其中当前行的最大值变为1，最小值变为-1 。（这是默认的参数） 扩展：（修改参数） 1. [Y,PS] = mapminmax(X,YMIN,YMAX) 将矩阵的每一行压缩到 [YMIN,YMAX]，其中当前行的最大值变为YMAX，最小值变为YM
日期 2023-06-12 10:48:40
将数据归一化到任意区间范围的方法
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。将数据归一化到任意区间范围的方法 一般常见的数据归一化，是归一化到0~1，或者-1~1的区间，但在一些特殊场合下，我们需要根据实际情况归一化到其他任意区间，方法是： 将数据归一化到[a,b]区间范围的方法：（1）首先找到样本数据Y的最小值Min及最大值Max （2）计算系数为：k=（b-a)/(Max-Min) （3）得到归一化到[a,b]区间
日期 2023-06-12 10:48:40
为什么一些机器学习模型需要对数据进行归一化？——1）归一化后加快了梯度下降求最优解的速度；2）归一化有可能提高精度
为什么一些机器学习模型需要对数据进行归一化？ http://www.cnblogs.com/LBSer/p/4440590.html 机器学习模型被互联网行业广泛应用，如排序（参见：排序学习实践）、推荐、反作弊、定位（参见：基于朴素贝叶斯的定位算法）等。一般做机器学习应用的时候大部分时间是花费在特征处理上，其中很关键的一步就是对特征数据进行归一化，为什么要归一化呢？
日期 2023-06-12 10:48:40
Lecture6：激活函数、权值初始化、数据预处理、批量归一化、超参数选择
目录 1.最小梯度下降（Mini-batch SGD） 2.激活函数 2.1 sigmoid 2.2 tanh 2.3 ReLU 2.4 Leaky ReLU 2.5 ELU 2.6 最大输出神经元 2.7 建议 3.数据预处理 4. 如何初始化网络的权值 5. 批量归一化 6.超参数的
日期 2023-06-12 10:48:40Milvus针对向量数据做归一化处理
milvus归一化数据证明参考： https://zhuanlan.zhihu.com/p/88117781 python处理归一化参考： https://www.cnblogs.com/lvdo
日期 2023-06-12 10:48:40
Google Earth Engine（GEE）——用sentinel-2数据获取获取一个月前归一化植被指数NDVI差异（危地马拉为例）
本次的实验主要是通过sentinel2数据对一个区域的进行变化前后的监测和分析。通过对比一个月前后的结果分别分析其结果。分别寻找一个月内的差异在哪里 代码： //研究区矢量，建议大家换自己的研究区 var table = ee.FeatureCollection("projects/essential-rider-326809/assets/Guate
日期 2023-06-12 10:48:40Google Earth Engine——FORMA火灾警报数据集是使用两个MODIS产品的组合来检测的。NDVI（归一化植被指数）和FIRMS（资源管理系统的火灾信息）。
NOTE from WRI: WRI decided to stop updating FORMA alerts. The goal was to simplify the Global Forest Watch user experience and reduce redundancy. We found that Terra-i and GLAD we
日期 2023-06-12 10:48:40Google Earth Engine ——MYD10A1 V6 Snow Cover Daily Global 500m产品包含雪盖、雪反照率、雪盖分率和质量评估（QA）数据归一化差异积雪指数数据集
The MYD10A1 V6 Snow Cover Daily Global 500m product contains snow cover, snow albedo, fractional snow cover, and quality assessment (QA) data. Snow cover data are based on a snow
日期 2023-06-12 10:48:40imagenet数据集的归一化参数
前处理归一化，mobilenet的归一化参数如下，这些奇奇怪怪的数字是怎么来的呢？ 这是imagenet数据集的标准的均值和方差，Imagenet数据集的均值和方差为：mean=(0.485, 0.456, 0.406)，std=(0.229,
日期 2023-06-12 10:48:40