scaling

均值归一化_数据归一化（Feature Scaling）

一、为什么要进行归一化?举个例子，我们统计了一张表，上面统计了行人的属性：身高（cm）、年龄（岁）【暂且就两个属性】，现在我们要计算各个行人之间的欧式距离。如果大家年龄都差不多，这时候欧氏距离的大小就被身高这一属性所支配了，比如两个人都是20岁，一个人160cm，另一个人190cm。很显然，我们需要将这些量纲不同的属性数据映射到同一个尺度空间中，这就是归一化。二、归一化的方式2.1最值归一化(no
weixin_39714835·2022-06-08 09:24

归一化/特征缩放(Feature Scaling) 笔记

归一化/特征缩放FeatureScaling为什么要做归一化？如何进行归一化？1.最大值最小值归一化2.方差归一化3.均值归一化4.
Lu君·2022-06-08 09:24

数据归一化、标准化Feature Scaling

标准化1Rescaling(Min-maxnormalization/rangescaling)返回原值将特征缩放至特定区间[a,b],将特征缩放到给定最小值a和最大值b之间，或者也可以将每个特征的最大绝对值转换至单位大小
那么CHEN·2022-06-08 09:54

第四十九篇 入门机器学习——数据归一化（Feature Scaling）

No.1.数据归一化的目的数据归一化的目的，就是将数据的所有特征都映射到同一尺度上，这样可以避免由于量纲的不同使数据的某些特征形成主导作用。No.2.数据归一化的方法数据归一化的方法主要有两种：最值归一化和均值方差归一化。最值归一化的计算公式如下：最值归一化的特点是，可以将所有数据都映射到0-1之间，它适用于数据分布有明显边界的情况，容易受到异常值（outlier）的影响，异常值会造成数据的整体偏
weixin_30379911·2022-06-08 09:54

机器学习/深度学习中为什么要做特征归一化/标准化？

Featurescaling，常见的提法有“特征归一化”、“标准化”，是数据预处理中的重要技术，有时甚至决定了算法能不能work以及work得好不好。
angushuang17·2022-06-08 09:23

Python3入门机器学习经典算法与应用——knn算法数据归一化 Feature Scaling

文章目录数据归一化FeatureScaling最值归一化normalization均值方差归一化standardization对测试数据集如何归一化手写StandardScaler数据归一化FeatureScaling
怪我冷i·2022-06-08 09:23

数据特征归一化(Feature Scaling)学习及实现

为什么需要特征归一化不同特征指标往往具有不同的量纲和量纲单位，这样的情况会影响到数据分析的结果，为了消除指标之间的量纲影响，需要进行数据标准化处理，以解决数据指标之间的可比性。原始数据经过数据标准化处理后，各指标处于同一数量级，适合进行综合对比评价。常用的两种归一化方法1最值归一法（normaization）:最值归一法将数据映射到0-1之间。适用于分布有明显边界的特征指标，受outlier影响较
爱吃西瓜大人·2022-06-08 09:53

机器学习之数据归一化（Feature Scaling）

数据归一化的原因如下图所示：样本间的距离被发现时间所主导。这样就会使数据不准确，因此我们的解决方案就是将所有的数据映射到同一尺寸，接下来我们介绍两种方法。最值归一化（normalization)定义：把所有数据映射到0-1之间。注：适用于分布有明显边界的情况，但是受outlier影响较大。代码：importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltX=np.rand
每天一道题·2022-06-08 09:52

微信团队分享：微信后台在海量并发请求下是如何做到不崩溃的

和论文“OverloadControlforScalingWeChatMicroservices”的内容，有大量改动、优化和修订。
Jack Jiang·2022-06-06 16:00

kaggle-泰坦尼克号Titanic-3

因此，我们需要运用scikit-learn里面的preprocessing模块对Age和Fare两个属性做一个scaling，即将其数值转化为[-1,1]范围内。1#接下来我们将一些变化幅度较大的
weixin_33779515·2022-06-05 08:37

Qt High DPI解决方案

1.不完美的方案使用Qt:AA_EnableHighDpiScaling。100%和125%程序没缩放，150%程序会变大两倍，不符合预期。使用PROCESS_DPI_UNAWARE。
疯狗的袋鼠·2022-05-29 12:17

【三】仿射变换、投影变换的矩阵形式和特点归纳

Rigid)平移（translation）和旋转（rotation）两者的组合称之为欧式变换（Euclideantransformation）或刚体变换（rigidtransformation）缩放变换（Scaling
火柴的初心·2022-05-24 07:30

机器视觉4：人脸图像特征提取与分类

数据库中还提供了数据归一化函数（scaling），可在训练前将数据进行归一化。
XianhengL·2022-05-23 13:22

Storage: Xcopy Offload

参考RISC-V峰会主题演讲单线程的性能由于Denardscaling和多线程，性能收到限制（因为摩尔定理）。
linux解码者·2022-05-20 15:42

Swin Transformer V2: Scaling Up Capacity and Resolution

摘要在本文中，作者提出了将SwinTransformer缩放到30亿个参数的技术，并使其能够使用高达1536×1536分辨率的图像进行训练。通过扩大容量和分辨率，SwinTransformer在四个具有代表性的视觉基准上创造了新的记录：ImageNet-V2图像分类的84.0%top-1准确度，COCO目标检测上的63.1/54.4box/maskmAP，ADE20K语义分割的59.9mIoU，以
与光i·2022-05-19 09:43

李宏毅机器学习系列-梯度下降法

李宏毅机器学习系列-梯度下降法梯度下降法回顾调节学习率AdaGrad随机梯度下降SGD(StochasticGradientDescent)特征缩放(FeatureScaling)梯度下降法的理论(GradientDescentTheory
王伟王胖胖·2022-05-17 07:55

Swin Transformer V2论文解读

文章目录创新点算法SwinTransformer放大模型能力放大window分辨率GPU内存消耗优化引入自监督方法模型实验图像分类目标检测语义分割视频行为分类消融实验结论论文：《SwinTransformerV2:ScalingUpCapacityandResolution
‘Atlas’·2022-05-05 07:47

机器学习----(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 2)

《ImageScalingusingDeepConvolutionalNeuralNetworks》介绍:使用卷积神经网络的图像缩放.《ProceedingsofThe32ndInternat
知耻而后勇的蜗牛·2022-05-03 07:22

机器学习和深度学习资料汇总【02】

《ImageScalingusingDeepConvolutionalNeuralNetworks》介绍:使用卷积神经网络的图像缩放.
地灯·2022-05-02 07:23

Python实现12种降维算法的示例代码

目录为什么要进行数据降维数据降维原理主成分分析(PCA)降维算法其它降维算法及代码地址1.KPCA(kernelPCA)2.LDA(LinearDiscriminantAnalysis)3.MDS(multidimensionalscaling
·2022-04-26 11:07

机器学习实战笔记——第十一章

目录一、梯度消失与梯度爆炸1.1Glorot和He初始化1.1.1tf.keras.initializers.VarianceScaling1.2非饱和激活函数1.2.1tf.keras.layers.LeakyReLU1.2.2tf.keras.layers.PReLU1.3
DaMeng999·2022-04-21 07:11

台大李宏毅课程笔记2——Gradient Descent（梯度下降）

李宏毅课程笔记2AdagradStochasticGradientDescentFeatureScaling（特征缩放）梯度下降的理论解释本次笔记主要包含三节课：GradientDescent123（梯度下降
子涣_new·2022-04-14 07:11

Scaled-YOLOv4:CSP网络的缩放

Scaled-YOLOv4:ScalingCrossStagePartialNetwork原文：https://arxiv.org/pdf/2011.08036v1.pdf项目地址：https://github.com
Natuski_·2022-04-12 07:35

目标检测2020-2021

1.SwinTransformerV2title：SwinTransformerV2:ScalingUpCapacityandResolutioncode：https://github.
pogg_·2022-04-12 07:41

关于你不知道的特征归一化/标准化

目录1.Featurescaling的必要性2.常用的Featurescaling方法有什么3.什么时候需要featurescaling4.什么情况不需要Feature1.Featurescaling的必要性特征间的单位
allein_STR·2022-04-10 16:35

阿里云与达摩院合作 AHPA 弹性预测论文被顶会 ICDE 录用

近日，阿里云容器服务团队与达摩院数据决策团队合作的论文《RobustScaler:QoS-AwareAutoscalingforComplexWorkloads》被数据管理与数据库国际顶级会议ICDE2022
·2022-04-03 12:06

机器学习笔记——深入梯度下降细节

机器学习笔记——梯度下降一、梯度下降回顾二、学习率的调整1.学习率对梯度下降的影响2.Adagrad动态调整学习率三、随机梯度下降(Stochastic)四、特征缩放(FeatureScaling)五、
AgentSmart·2022-03-31 07:19

K8S动态扩缩容-HPA

kubernetesHorizontalPodAutoscaling自动扩缩ReplicationController、Deployment、ReplicaSet和StatefulSet中的Pod数量度量指标可以是
lidj·2022-03-30 15:09

云原生爱好者周刊：服务网格的困境与破局

KubernetesEvent-DrivenAutoscaling（K
米开朗基杨·2022-03-29 09:34

macmouse跟随太慢命令

在终端输入，使用命令：defaultsread-gcom.apple.mouse.scaling，因为我设置了所以显示30，默认应该是7.5第二步：修改默认值输入修改命令：defaultswrite-gcom.apple.mouse.scaling30
·2022-03-28 11:23

一个简单例子，理解CKKS中rescaling

CKKS近似同态加密方案作为leveled同态方案，其中rescaling的步骤至关重要，按照Song的介绍以及他们的文章，rescaling在密文乘运算后进行，一般是重线性化（relinearization
chenxin0215·2022-03-26 06:48

RepLKNet：不是大卷积不好，而是卷积不够大，31x31卷积了解一下 | CVPR 2022

整篇论文阐述十分详细，而且也优化了实际运行的表现，值得读一读、试一试 来源：晓飞的算法工程笔记公众号论文:ScalingUpYourKernelsto31x31:RevisitingLargeKernelDesigninCNNs
·2022-03-24 14:55

RepLKNet：不是大卷积不好，而是卷积不够大，31x31卷积了解一下 | CVPR 2022

整篇论文阐述十分详细，而且也优化了实际运行的表现，值得读一读、试一试 来源：晓飞的算法工程笔记公众号论文:ScalingUpYourKernelsto31x31:RevisitingLargeKernelDesigninCNNs
·2022-03-21 13:15

RepLKNet：不是大卷积不好，而是卷积不够大，31x31卷积了解一下 | CVPR 2022

整篇论文阐述十分详细，而且也优化了实际运行的表现，值得读一读、试一试 来源：晓飞的算法工程笔记公众号论文:ScalingUpYourKernelsto31x31:RevisitingLargeKernelDesigninCNNs
晓飞的算法工程笔记·2022-03-21 13:00

amd显卡测试大风车软件md,知之实验室 篇三：大家好才是真的好！免费显卡升级工具AMD FSR技术研究测试...

关于“Upscaling”向上取样技术，也就是让显卡性能在画质损失尽可能小的情况下提升的技术，其实已经有很多年了，比如说早年的TAA抗锯齿，多用于移动端的棋盘渲染等等，包括前两年老黄吹的天花乱坠的DLSS
weixin_39727105·2022-03-21 10:09

RepLKNet：不是大卷积不好，而是卷积不够大，31x31卷积了解一下 | CVPR 2022

整篇论文阐述十分详细，而且也优化了实际运行的表现，值得读一读、试一试 来源：晓飞的算法工程笔记公众号论文:ScalingUpYourKernelsto31x31:RevisitingLargeKernelDesigninCNNsimage
VincentTeddy·2022-03-21 00:53

扩展我们的分析处理服务(Smartly.io)：使用 Citus 对 PostgreSQL 数据库进行分片

原文：ScalingOurAnalyticalProcessingService:ShardingaPostgreSQLDatabasewithCitus在线广告商正在根据绩效数据做出越来越多的决策。
为少·2022-03-09 14:00

GPT-3被超越？解读低能耗、高性能的GlaM模型

©原创作者|LJGLaM:EfficientScalingofLanguageModelswithMixture-of-Expertshttps://arxiv.org/pdf/2112.06905.pdf01
NLP论文解读·2022-03-08 21:00

版式知识总结-来自《版式设计圣经》

定宽：setwidthorscaling，标准为100%。x-height:一个标准的小写字母(x)的高度。不包括上行字母（ascender）和下行字母（descender）。特大行距：extra
sH2nxy·2022-02-20 15:14

区块链性能

需要借鉴系统领域的类似成果：比如分片、分层等下面记录一下区块链世界的创新https://masterthecrypto.com/blockchain-scalability-solutions-crypto-scaling-solutions
泓礼·2022-02-19 01:21

EfficientNetV2 - 通过NAS、Scaling和Fused-MBConv获得更小的模型和更快的训练

EfficientNetV2是由GoogleResearch，BrainTeam发布在2021ICML的一篇论文，它结合使用NAS和缩放，优化训练速度和参数效率。并且模型中使用新操作（如Fused-MBConv）在搜索空间中进行搜索。EfficientNetV2模型比EfficientNetV1的训练速度快得多，同时体积小6.8倍。论文大纲如下：理解和提高EfficientNetV1的训练效率NA
·2022-02-16 11:54

Elasticsearch简介

可以通过购置性能更强的服务器或者升级硬件来完成系统扩展，称为垂直或向上扩展（VerticalScale/ScalingUp）。另一方面，增加更
Soul丶Kp·2022-02-11 23:40

我是如何压缩图片的？ios开发必用的一个技巧。

-(UIImage*)imageByScalingAndCroppingForSize:(CGSize)targetSize{UIImage*sourceImage=self;UIImage*newImage
LV大树·2022-02-11 02:32

RN-全局修改文字属性：字体大小不跟随系统字体缩放

function(){letoriginText=textRender.apply(this,arguments);returnReact.cloneElement(originText,{allowFontScaling
精神病患者link常·2022-02-09 06:58

CKKS Part5: CKKS的重缩放

本文翻译于CKKSEXPLAINED,PART5:RESCALING，主要介绍CKKS方案中最重要的技术-rescaling，重缩放技术介绍在CKKS的前一篇文章CKKSPart4:CKKS的乘法和重线性化中
PamShao·2022-02-07 09:00

《预训练周刊》第29期：Swin Transformer V2：扩大容量和分辨率、SimMIM：用于遮蔽图像建模的简单框架

本期贡献者：申德周翟珂吴新刚文章来源：智源社区论文推荐标题：微软｜SwinTransformerV2:ScalingUpC
AMiner学术搜索和科技情报挖掘·2022-02-06 07:24

Kubernetes stateful set讲解以及一个基于postgreSQL的具体例子

Kubernetes官方文档：https://kubernetes.io/docs/concepts/workloads/controllers/statefulset/ManagesthedeploymentandscalingofasetofPods
JerryWang_汪子熙·2022-02-05 14:36

sklearn.linear_model.LogisticRegression模型参数详解与predict、predict_proba区别以及源码解析

fromsklearnimportlinear_modellinear_model.LogisticRegression(penalty='l2',dual=False,tol=0.0001,C=1.0,fit_intercept=True,intercept_scaling
月上流骚头·2022-02-05 07:30

Kubernetes HPA 基于 Prometheus 自定义指标的可控弹性伸缩

随着Kubernetesv1.23的发布，HPA的API来到了稳定版autoscaling/v2：基于自定义指标的伸缩基于多项指标的伸缩可配置的伸缩行为
·2022-01-18 12:57

Kubernetes 零停机部署 - Zero downtime deployments - Flagger

Thisisalistofthingsyoushouldconsiderwhendealingwithahightrafficproductionenvironmentifyouwanttominimisetheimpactofrollingupdatesanddownscaling.DeploymentstrategyLimitthenumberofunavailablepodsduringar
·2022-01-15 16:00
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