Open yankj12 opened 5 years ago
标准化，有时也翻译为归一化
数据的标准化（normalization）是将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间。在某些比较和评价的指标处理中经常会用到，去除数据的单位限制，将其转化为无量纲的纯数值，便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权。其中最典型的就是数据的标准化处理，即将数据统一映射到[0,1]区间上。
在数据分析之前，我们通常需要先将数据标准化（normalization），利用标准化后的数据进行数据分析。数据标准化处理主要包括数据同趋化处理和无量纲化处理两个方面。数据同趋化处理主要解决不同性质数据问题，对不同性质指标直接加总不能正确反映不同作用力的综合结果，须先考虑改变逆指标数据性质，使所有指标对测评方案的作用力同趋化，再加总才能得出正确结果。数据无量纲化处理主要解决数据的可比性。经过上述标准化处理，原始数据均转换为无量纲化指标测评值，即各指标值都处于同一个数量级别上，可以进行综合测评分析。
也就说标准化（normalization）的目的是：
Normalization 标准化 的原理和实现详解 机器学习之特征归一化
取样
sample是样本,我们总体的数据很难得到,必须借助样本猜测总体的情况,但是每次采样的时候会有不同,因此x拔表示一次采样的均值,不同采样的均值往往不同,但是总体均值miu一定是不变的。
population是总体,他的数据是不变的,miu就代表总体真实的均值；
Normalization
标准化，有时也翻译为归一化
概述及定义
数据的标准化（normalization）是将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间。在某些比较和评价的指标处理中经常会用到，去除数据的单位限制，将其转化为无量纲的纯数值，便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权。其中最典型的就是数据的标准化处理，即将数据统一映射到[0,1]区间上。
标准化的目的
在数据分析之前，我们通常需要先将数据标准化（normalization），利用标准化后的数据进行数据分析。数据标准化处理主要包括数据同趋化处理和无量纲化处理两个方面。数据同趋化处理主要解决不同性质数据问题，对不同性质指标直接加总不能正确反映不同作用力的综合结果，须先考虑改变逆指标数据性质，使所有指标对测评方案的作用力同趋化，再加总才能得出正确结果。数据无量纲化处理主要解决数据的可比性。经过上述标准化处理，原始数据均转换为无量纲化指标测评值，即各指标值都处于同一个数量级别上，可以进行综合测评分析。
也就说标准化（normalization）的目的是：
参考
Normalization 标准化 的原理和实现详解 机器学习之特征归一化
sample
取样
概述
sample是样本,我们总体的数据很难得到,必须借助样本猜测总体的情况,但是每次采样的时候会有不同,因此x拔表示一次采样的均值,不同采样的均值往往不同,但是总体均值miu一定是不变的。
population
population是总体,他的数据是不变的,miu就代表总体真实的均值；