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AI & Data

TensorFlow 系列 第 26 篇

[Day26] 特徵值數據標準化

14th鐵人賽
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Hi ! Day26 !
今天要來介紹特徵值數據的標準化和歸一化

標準化

特徵值數據的標準化是將特徵資料按比例縮放，透過韓式轉變，將數據資料落入某一特定（較小）的數值區間。
常見的標準化演算法有：

  1. Ｚ分數標準化
    https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20221011/20152603Z1zKxjRLI6.png
    （Ｚ分數標準化公式， μ 與 σ 分別為平均數及標準差）

歸一化

歸一化的目的就是把數據轉換到 [0,1] 範圍之内的數字，變換的計算方法有：

  1. 線性轉換
    https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20221011/20152603F4CN6ElypO.jpg
  2. 對數函式轉換: y = log x
  3. 等比例縮放: 將數值轉換為 [-1,1] 區間的值。

Reference

https://www.wpgdadatong.com/tw/blog/detail/42247

https://medium.com/ai反斗城/preprocessing-data-數據特徵標準化和歸一化-9bd3e5a8f2fc

https://zh.wikipedia.org/zh-tw/标准化_(统计学)

https://www.cnblogs.com/codeshell/p/14060164.html


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系列文
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  1. 26
    [Day26] 特徵值數據標準化
  2. 27
    [Day27] 損失函數
  3. 28
    [Day28] TFRecord
  4. 29
    [Day29]生成對抗網路（GAN）-- PART1
  5. 30
    [Day30]生成對抗網路（GAN）-- PART2
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