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ToTensor中就有轉到0-1之間了。 # -*- coding:utf-8 -*- import time import torch from torchvision impo
如下所示： import numpy as np Z=np.random.random((5,5)) Zmax,Zmin=Z.max(axis=0),Z.min(axis=0) Z=(Z-Zmi
數據歸一化問題是數據挖掘中特征向量表達時的重要問題，當不同的特征成列在一起的時候，由于特征本身表達方式的原因而導致在絕對數值上的小數據被大數據“吃掉”的情況，這個時候我們需要做的就是對抽取出來的fea
數據歸一化： 數據的標準化是將數據按比例縮放，使之落入一個小的特定區間，去除數據的單位限制，將其轉化為無量綱的純數值，便于不同單位或量級的指標能夠進行比較和加權。 為什么要做歸一化： 1）加快梯度下降
1、什么是歸一化： 歸一化就是把一組數（大于1）化為以1為最大值，0為最小值，其余數據按百分比計算的方法。如：1，2，3.，那歸一化后就是：0，0.5，1 2、歸一化步驟： 如：2，4，6 （1）找出
