缩放层数据

MugedaBj 2023-01-12 21:40:34

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1.缩放层（scaling layer）实际上，将输入值进行缩放，使其具有适当的范围，可以方便计算。在神经网络中，可以将缩放函数视为连接到神经网络输入的一层。缩放层包含输入量的一些基本统计学信息，包括平均值、标准差、最小值和最大值。实践中常用的一些缩放方法如下：最大最小值缩放均值和标准差缩放标准差缩放最大最小值缩放最大最小值缩放法产生一个大小在-1和1之间的数据集。该方法通常用于具有均匀分布的变量。均值和标准差缩放平均值和标准差缩放法对输入进行缩放，以使它们的平均值

Allegro如何缩放数据操作指导Allegeo上可以缩放数据，尤其是在做结构时候非常有用，具体操作如下以下图为例，需要把这个数据缩小0.5倍点击Create Detail命令 Option里面选定一个层面，比如放在Board Geomertry，silkscreen top层 Scaling Factor输入0.5 Find选择所有框选数据会出现一个方框把创建好的方框放到想要的位置即可除了缩小，还可以进行放大，选择Create Detail命令 Scaling factor输入2，意思是放大两倍

python 机器学习之数据预处理与缩放序之前我们在接触监督学习时了解到，有一些算法（譬如神经网络和SVM）对于数据的缩放非常敏感。因此，通常的做法是对数据集进行调节，使得数据表示更适合于这些算法。通常来说，这是对数据特征的一种简单的缩放和移动。机器学习的理论实际上是起源于概率论与数理统计，接下来，我们来简单提几个相关概念，来帮助大家更好地理解接下来的要说的几种处理方法。基础概念中位数——对于一组数字来说，中位数指的是这样的数值x：有一半的数值小于x，另一半的数值大于x。如果数据集的数据个数是偶数

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