Нормализация направлена ​​​​на преобразование функций, чтобы они были в одинаковом масштабе. Это улучшает производительность и стабильность обучения модели. Допустим, мы хотим предсказать цену дома и иметь две характеристики: количество комнат и площадь. В этом случае вы можете быстро понять, что диапазон, в котором работает каждая функция, сильно отличается от другого. В таком случае нам нужно нормализовать данные и не позволять ни одному из них доминировать над другим. Существует..

Нормализация VS Методы предварительной обработки стандартизации в машинном обучении Когда я начал работать с обработкой сигналов, анализом и машинным обучением на необработанном наборе данных, я столкнулся со многими концепциями, которые имеют решающее значение в исследованиях, на рынке труда или для самообучения. Таким образом, я делюсь в этом блоге плодами того, что я узнал о двух концепциях: нормализации и стандартизации. Зачем и когда использовать каждый из них? и как это приведет к..

Мы часто видим такие фразы, как норма L1, норма L2 и многие другие, но многие люди не уверены, какую из них использовать и в каких ситуациях. В этой статье мы попытаемся разгадать загадку и дать общее представление об этих нормах. Введение Нормы вектора — это меры его размера или величины. Существует несколько различных типов норм, включая нормы L0, L1, L2, Lq и L∞. Эти нормы обеспечивают способ количественной оценки расстояния между двумя векторами или величины одного вектора и..