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我想使用从0到1的归一化数据。在一个温度下，我生成1000个样本。我在不同的温度下生成数据。我想知道，如果我必须使用从0到1的归一化数据，那么应该对每个样本进行归一化(沿着axis=1)，还是应该沿着对应于特征的(axis=0)进行归一化。
浏览 0修改于2018-10-24得票数 0
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但是当我逐行查看总结时，我发现批归一化层的参数计数是奇怪的，它是通道* 4，但据我所知，每个神经元单元都有4个批归一化层参数。因此，每个批处理归一化层的总计数应为4*单元计数。有人知道吗？
浏览 0提问于2018-03-25得票数 0
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我想对这个数据进行归一化，2,100，-50,75,10000,300000，-50000，如何确定相同尺度的归一化范围。我在excel中使用z分数归一化，但归一化值不在相同的比例中。如何获得相同尺度下归一化数据
浏览 3提问于2021-04-24得票数 0
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我有一些关于归一化的问题:当你提取特征时，你想在分类之前对特征进行归一化。你如何对特征进行标准化(例如，你拥有的两个类)？1-你分别对每个类进行标准化吗？还是将两个类一起归一化?2-在拆分、trianing和测试之前，是否对整个数据进行归一化？或者你先标准化训练，然后分别标准化每个新的测试样本? 3-有什么参考吗？书还是纸？
浏览 4修改于2018-06-21得票数 0
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我有一个带有uint8类的大小为(2048X3072X3)的RGB图像，我想对RGB图像的绿色和红色通道进行归一化。m = mean(x); x = (x - m) / s; % normalization of green channel
但是在归一化之后谁能告诉我怎样才能得到尺寸为2048X3072的归一化图像？
浏览 2提问于2012-11-14得票数 2
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我有一个数据文件，它是数组形式的。我想对数组中的所有复数进行规范化。但我不想使用z/Absz这种方法。我想用不同的方法，比如z得分。例如，在z-得分中，你可以找到标准差，你可以对所有的数字进行规范化，但我试图将复数规范化。那我该怎么做呢？
浏览 3提问于2013-10-27得票数 1
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如何得到两个不同颜色的向量的归一化直方图。我能够得到两个归一化向量在同一颜色(这是不可分割的)和直方图的不同颜色，但没有归一化.
我希望你能理解我的问题，并能帮助我。(预先谢谢:)
浏览 3提问于2014-05-02得票数 0
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我需要用相关的employeeid更新managerid字段。EmployeeID Int Primary Key Identity,ManagerID INT default 0,)INSERT INTO Employee(Name,ManagerName) V
浏览 0修改于2014-01-21得票数 0
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我是在BI和BD非常新，但希望有一些方向以下。当我想把“好的”或“最好的”链接分类时，我就可以使用像Facebook上的计数或者推特上的转发计数。但有些社区拥有庞大的用户群，因此他们的链接得到了更多的喜爱或转发。我如何“正常化”这些庞大的社区喜欢的，例如，类似的新闻链接，一个小得多的社区，谁有更少的计数？Thnx。
浏览 2修改于2014-02-04得票数 1
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为什么批归一化处理相同特性的不同样本而不是同一样本的不同特性？不应该是不同特征的标准化吗？在图中，为什么我们使用第一行而不是第一列？有人能帮我吗？
浏览 2修改于2021-12-20得票数 -1
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我正在辩论在我的桌子上使用的正常化的数量。其他列是选项bats (右、左或开关)或status (活动，受伤)，这些选项显示为单选按钮或下拉列表。如果bats和statuses表只是存储一个名称和If的列表，并且总是少于10个值，那么我是否应该将数据库扁平化，并直接将值存储在players表中呢？
在为这些字段创建无线电输入时，我可能必须在大型表上执行gr
浏览 1修改于2017-05-23得票数 0
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我正在对我的图像进行规范化，我已经完成了图像的RGB值。有谁能帮我完成c#代码的RGB规范化，比如如何编写标准化代码的一些初学者。谢谢!
// for (int y = 0; y < pictureBox1.Height; y++)
{
Bit
浏览 3修改于2013-11-11得票数 0
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什么是标准化直方图？我什么时候以及为什么要使用它？它的优势是什么？有人能给我一个规范化的非技术性解释吗？附言:不要把我送到维基百科--我不懂维基百科页面
浏览 0提问于2011-10-03得票数 0
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我知道这个问题被问得让人反胃，但不知何故，我不能让它正常工作。我创建了一个440 Hz的具有单位振幅的正弦波。现在，在FFT之后，440 Hz的bin有一个明显的峰值，但这个值就是不正确。我期望看到0 dB，因为我处理的是单位振幅正弦波。相反，计算出的功率远高于0 dB。我使用的公式很简单{
Mag[i] = 10
浏览 6修改于2013-11-24得票数 6
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在统计方面，我们几乎从来没有做过标准化工作。我们在需要时以协变量为中心，但不要进行正常化。在机器学习中，尤其是深度学习特征规范化是至关重要的。为什么它在某些应用中很重要，而在另一些应用中却不重要。
浏览 3提问于2017-04-07得票数 1
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我一直在研究规范表单规则，以指导我进行数据库设计和数据存储，我遇到的问题是，一旦我为第一个普通表单(1NF)进行了优化，我想我很可能会一直走下去(即使不是强制性的)。一个例子概念。我们必须储存价值制造，系列，型号，开始年份，年底。+------+--------+-------+------------+----------++------+--------+----
浏览 0提问于2014-02-24得票数 0
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