那么什么是量纲，又为什么需要将有量纲转化为无量纲呢？具体举一个例子。当我们在做对房价的预测时，收集到的数据中，如房屋的面积、房间的数量、到地铁站的距离、住宅附近的空气质量等，都是量纲，而他们对应的量纲单位分别为平方米、个数、米、AQI等。这些量纲单位的不同，导致数据之间不具有可比性。同时，对于不同的量纲，数据的数量级大小也是不同的，比如房屋到地铁站的距离可以是上千米，而房屋的房间数量一般只有几个。经过归一化处理后，不仅可以消除量纲的影响，也可将各数据归一化至同一量级，从而解决数据间的可比性问题。
简单公式表达：y = (x-min Value)/(max Value-min Value)
数据的归一化是数据预处理中重要的的一步，很多种方法都可以被称作数据的归一化，例如简单的去除小数位，而更高级归一化技术才能对我们训练有所帮助，例如 z-score 归一化。
深度学习模型正在创建一些复杂任务的最先进模型，包括语音识别、计算机视觉、机器翻译等。然而，训练深度学习模型（如深度神经网络）是一项复杂的任务，因为在训练阶段，各层的输入不断变化。
来源：DeepHub IMBA本文约1500字，建议阅读5分钟本文总结了 7 种常见的数据标准化(归一化)的方法。 数据的归一化是数据预处理中重要的的一步，很多种方法都可以被称作数据的归一化，例如简单的去除小数位，而更高级归一化技术才能对我们训练有所帮助，例如 z-score 归一化。 所以本文总结了 7 种常见的数据标准化(归一化)的方法。 Decimal place normalization Data type normalization Formatting normalization (date
今天取这个标题把小编给难倒了，本来想写“数据归一化”的，一查阅网上资料，发现大家对“归一化”和“标准化”各执一词，索性就不管了，就叫数据处理吧。本文目的不是为了让大家弄清楚什么是“归一化”、什么是“标准化”，而是将这些“XX化”的处理方式集合到一个函数里，方便平时大家处理数据时调用，因此也就没有必要刻意区分这些个概念。要是大家有不同看法，欢迎在推文下方留言，给小编解解惑
有时候很羡慕一些人，从开始的无到有，譬如一些人平常工资三四千，但是由于很长时间的积累和习惯，他们的睡后收入是上班工资的四倍甚至五倍，但是我感觉他们可以，我也一定可以，所以这半年我就拿出更多的时间睡觉，但是我这半年的睡后收入可能只在五千左右；难道我做错了嘛？那么我就从每天的睡觉十个小时缩减到六个小时试试吧，测试一下睡眠时间是不是和睡后收入成反比的（测试结果明年公布），真是奇怪哈，不应该睡的越久睡后收入越多嘛！！！（哈哈哈，真实幽默哈，但是不一定有人欣赏你哈）
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍在sklearn中使用数据归一化。
数据归一化是一种预处理步骤，就是想要将不同尺度和数值范围的数据转换到统一的尺度上。
在使用机器学习做分类和回归分析时，往往需要对训练和测试数据首先做归一化处理。这里就对使用MATLAB对数据进行归一化方法做一个小总结。
AI 科技评论：港中文最新论文研究表明目前的深度神经网络即使在人工标注的标准数据库中训练（例如 ImageNet），性能也会出现剧烈波动。这种情况在使用少批量数据更新神经网络的参数时更为严重。研究发现这是由于 BN（Batch Normalization）导致的。BN 是 Google 在 2015 年提出的归一化方法。至今已有 5000+次引用，在学术界和工业界均被广泛使用。港中文团队提出的 SN（Switchable Normalization）解决了 BN 的不足。SN 在 ImageNet 大规模图像识别数据集和 Microsoft COCO 大规模物体检测数据集的准确率，还超过了最近由 Facebook 何恺明等人提出的组归一化 GN（Group Normalization）。原论文请参考 arXiv:1806.10779 和代码 https://github.com/switchablenorms
作者：RayChiu_Labloy 版权声明：著作权归作者所有，商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处
http://blog.csdn.net/zbc1090549839/article/details/44103801
在讨论Transformer模型和Vision Transformer (ViT)模型中归一化层位置的不同，我们首先需要理解归一化层（Normalization）在这些模型中的作用。归一化层主要用于调整输入数据的尺度，以减少梯度消失或梯度爆炸的问题，从而提高模型的稳定性和训练效率。
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？维基百科给出的解释：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。下面我简单扩展解释下这两点。
对数值类型的特征做归一化可以将所有的特征都统一到一个大致相同的数值区间内。最常用的方法主要有以下两种。
数据预处理是最令数据科学家头秃的工作 之前在知乎看过一个问题你为什么离开数据科学行业?一位知友est答曰：数据清洗10小时，拟合2分钟，如此重复996。 这条回答下面的评论更是精彩，居然真的会眼瞎。
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：
使用深度学习在进行图像分类或者对象检测时候，首先需要对图像做数据预处理，最常见的对图像预处理方法有两种，正常白化处理又叫图像标准化处理，另外一种方法叫做归一化处理，下面就详细的说一下这两种处理方法。
今天说一个比较重要的内容，无论是在算法建模还是在数据分析都比较常见：数据归一化和标准化。
归一化就是要把需要处理的数据经过处理后(通过某种算法)限制在你需要的一定范围内。首先归一化是为了后面数据处理的方便，其次是保证程序运行时收敛加快。归一化的具体作用是归纳统一样本的统计分布性。归一化在0-1之间是统计的概率分布，归一化在某个区间上是统计的坐标分布。归一化有同一、统一和合一的意思。
大家好，今天和大家分享的是今年3月份发表在Cancers (IF：6.126)杂志上的一篇文章，The Impact of Normalization Approaches to Automatically Detect Radiogenomic Phenotypes Characterizing Breast Cancer Receptors Status”，作者希望通过不同归一化方法处理影像学相关表型数据后，不同机器学习方法对于鉴别乳腺癌受体状态的性能情况。
在做通信系统仿真时，遇到了 QAM 归一化因子的求解，对这里不是很清楚，因此本文对 QAM（正交振幅调制）归一化因子学习做了一下记录。
深度生成模型可以应用到学习目标分布的任务上。它们近期在多种应用中发挥作用，展示了在自然图像处理上的巨大潜力。生成对抗网络（GAN）是主要的以无监督方式学习此类模型的方法之一。GAN 框架可以看作是一个两人博弈，其中第一个玩家生成器学习变换某些简单的输入分布（通常是标准的多变量正态分布或均匀分布）到图像空间上的分布，使得第二个玩家判别器无法确定样本术语真实分布或合成分布。双方都试图最小化各自的损失，博弈的最终解是纳什均衡，其中没有任何玩家能单方面地优化损失。GAN 框架一般可以通过最小化模型分布和真实分布之间的统计差异导出。
如下图所示，蓝色的圈圈图代表的是两个特征的等高线。其中左图两个特征X1和X2的区间相差非常大，X1区间是[0,2000]，X2区间是[1,5]，其所形成的等高线非常尖。当使用梯度下降法寻求最优解时，很有可能走“之字型”路线（垂直等高线走），从而导致需要迭代很多次才能收敛；
在训练过程中，每层输入的分布不断的变化，这使得下一层需要不断的去适应新的数据分布，这就会让训练变得非常复杂而且缓慢。为了解决这个问题，就需要设置更小的学习率、更严格的参数初始化。通过使用批量归一化(Batch Normalization, BN)，在模型的训练过程中利用小批量的均值和方差调整神经网络中间的输出，从而使得各层之间的输出都符合均值、方差相同高斯分布，这样的话会使得数据更加稳定，无论隐藏层的参数如何变化，可以确定的是前一层网络输出数据的均值、方差是已知的、固定的，这样就解决了数据分布不断改变带来的训练缓慢、小学习率等问题。
优化神经网络方法千千万，批量归一化(Batch Normalization，BN)就是其中之一。
差异表达分析工作流程的第一步是计数归一化，这是对样本之间的基因表达进行准确比较所必需的。
批归一化用处很多。它可以改善损失分布（loss landscape），同时还是效果惊人的正则化项。但是，它最重要的一项功能出现在残差网络中——大幅提升网络的最大可训练深度。
前几天，我们介绍了「机器学习领域的七大谣传」，其中一个谣传就是「训练超深度残差网络怎么少得了批归一化（BN）！」。文中介绍了论文《Fixup Initialization: Residual Learning Without Normalization》表明在不引入任何归一化方法的情况下，通过使用原版 SGD，可以有效地训练一个 10,000 层的深度网络。也就是说「训练超深残差网络可以不用批归一化」。
特征归一化是数据预处理中的一项重要任务，旨在将不同特征的数据范围和分布调整到相似的尺度，以确保机器学习模型能够更好地训练和收敛。
今天我们要说的是，在机器学习常用的算法里面，那些需要归一化，那些不需要，通过scikit-learn中的预处理的一些方法，实际了解如何正则化和归一化数据。看完本文，应该对于一般的机器学习任务，都可以轻松上手操作。 先看一下归一化是什么意思，对于一个机器学习任务来说，首先要有数据，数据怎么来？一种情况是别人整理好给你，一种是自己造数据，根据不同的业务场景，自己提取想要的数据，一般来自各个维度的数据，也就是常说的统计口径不一样，造成的结果是得到的数据大小范围变换非常大，并且可能数据类型也不一样，统计学里面把
假如每次只训练一个样本，即Batch Size=1。线性神经元在均方误差代价函数的错误面是一个抛物面，横截面是椭圆。对于多层神经元、非线性网络，在局部依然近似是抛物面。此时，每次修正方向以各自样本的梯度方向修正，横冲直撞各自为政，难以达到收敛。
回归问题求解时梯度下降由于样本数据的多样性，往往对模型有很大的影响，所以需要对样本数据做一些优化
数据中不同特征的量纲可能不一致，数值间的差别可能很大，不进行处理可能会影响到数据分析的结果，因此，需要对数据按照一定比例进行缩放，使之落在一个特定的区域，便于进行综合分析。
【新智元导读】Ian Goodfellow刚刚在Twitter盛赞一篇论文，担心仅仅浏览摘要无法充分体会其突破。这篇正在ICLR-18双盲审核中的论文，提出了一种叫做“谱归一化”的新的权重归一化方法，
归一化是在特征(维度)非常多的时候，可以防止某一维或某几维对数据影响过大，也是为了把不同来源的数据统一到一个参考区间下，这样比较起来才有意义。其次可以让程序更快地运行。
它们的主要作用是让模型的中间层的输入分布稳定在合适的范围，加快模型训练过程的收敛速度，并提升模型对输入变动的抗干扰能力。
连续特征离散化可以使模型更加稳健，比如当我们预测用户是否点击某个商品时，一个点击该商品所属类别下次数为100次和一个点击次数为105次的用户可能具有相似的点击行为，有时候特征精度过高也可能是噪声，这也是为什么在LightGBM中，模型采用直方图算法来防止过拟合。
引入归一化，是由于在不同评价指标(特征指标)中，其量纲或是量纲单位往往不同，变化区间处于不同的数量级，若不进行归一化，可能导致某些指标被忽视，影响到数据分析的结果。
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍数据归一化（Feature Scaling）。
表示每个特征的方差.我们已经对数据完成了零均值化,现在只需要将所有数据都除以向量
在 Elasticsearch 中，评分（或打分）通常在查询过程中进行，以判断文档的相关性。
数据标准化（归一化）处理是数据挖掘的一项基础工作，不同评价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。以下是两种常用的归一化方法：
MinMaxScaler是一种常见的数据归一化方法，用于将数据特征缩放到指定的范围内。在数据预处理阶段，MinMaxScaler可以将原始数据转换为具有统一尺度的数据，这对许多机器学习算法是很重要的。 在本篇文章中，我们将介绍MinMaxScaler的基本原理、使用方法和示例代码，并通过一个实际的数据集来演示它的使用。
在我们的新论文“Making EfficientNet More Efficient: Exploring Batch-Independent Normalization, Group Convolutions and Reduced Resolution Training”中，
我们在有关词干的文章中讨论了文本归一化。但是，词干并不是文本归一化中最重要（甚至使用）的任务。我们还进行了其他一些归一化技术的研究，例如Tokenization，Sentencizing和Lemmatization。但是，还有其他一些用于执行此重要预处理步骤的小方法，将在本文中进行讨论。
其中BMIQ和PBC 算法都是只针对探针的beta 矩阵进行归一化，而SWAN和FunctionalNormalization则需要在数据导入阶段采用minfi的算法。 函数用法示例
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