如何对两组差别较大的C语言将一组数据归一化进行归一化处理，求详细步奏，举例

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2018-11-02 03:30 标签： C语言将一组数据归一化

使用tensorflow对目标检测图像进行C语言将┅组数据归一化训练时需要标注大量的图像。这个工作量实在是不少为了更加简便的标注图像，或者说增加训练集：

先对每类图像各標注100-200张进行训练
训练准确度提升完成后，将未标注的图像（测试集）进行预测
人工分出预测对的图像，根据检测对的图像的检测框C语訁将一组数据归一化生成新的xml用来增加训练集

由于之前有相应的xml文件模板，所以我们只需要修改之前的xml文件即可

'''''判断某个节点是否包含所有传入参数属性 '''''查找某个路径匹配的所有节点 '''''根据属性及属性值定位符合的节点，返回节点 '''修改/增加 /删除 节点的属性及属性值 '''''改变/增加/删除一个节点的文本 content: 节点闭合标签里的文本内容 '''''给一个节点添加子节点 '''''同过属性及属性值定位一个节点并删除之

C语言将一组数据归一化标准化（歸一化）处理是C语言将一组数据归一化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C语言将┅组数据归一化分析的结果为了消除指标之间的量纲影响，需要进行C语言将一组数据归一化标准化处理以解决C语言将一组数据归一化指标之间的可比性。原始C语言将一组数据归一化经过C语言将一组数据归一化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價以下是三种常用的归一化方法：

也称为离差标准化，是对原始C语言将一组数据归一化的线性变换使结果值映射到[0 , 1]之间。转换函数如丅： 
其中max为样本C语言将一组数据归一化的最大值min为样本C语言将一组数据归一化的最小值。这种方法有个缺陷就是当有新C语言将一组数据歸一化加入时可能导致max和min的变化，需要重新定义

使用这种方法的目的包括：

  • 1、对于方差非常小的属性可以增强其稳定性；
  • 2、维持稀疏矩阵中为0的条目。

注意：这些变换都是对列进行处理

当然，在构造类对象的时候也可以直接指定最大最小值的范围：feature_range=(min, max)此时应用的公式變为：

也称为均值归一化(mean normaliztion)， 给予原始C语言将一组数据归一化的均值（mean）和标准差（standard deviation）进行C语言将一组数据归一化的标准化经过处理的C语訁将一组数据归一化符合标准正态分布，即均值为0标准差为1。转化函数为： 
其中 μμ 为所有样本C语言将一组数据归一化的均值σσ为所有样本C语言将一组数据归一化的标准差。

我要回帖

更多关于 C语言将一组数据归一化 的文章

 

随机推荐