matlab图像处理为什么要归一化和如何归一化，一、为什么归一化1. 基本上归一化思想是利用图像的不变矩寻找一组参数使其能够消除其他变换函数对图像变换的影响。也就是转换成唯一的标准形式以抵抗仿射变换 图像归一化使得图像可以抵抗几何变换的攻击，它能够找出图像中的那些不变量，从而得知这些图像原本就是一样 ...
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2016-05-24 11:50:20
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数据标准化（归一化）处理是数据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数据分析的结果，为了消除指标 之间的量纲影响，需要进行数据标准化处理，以解决数据指标之间的可比性。原始数据经过数据标准化处理后，各指标处于同一数量级，适合进行综合对比评价。以 下是两种常用的 ...
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2016-05-23 10:41:25
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数据标准化（归一化）处理是数据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数据分析的结果，为了消除指标之间的量纲影响，需要进行数据标准化处理，以解决数据指标之间的可比性。原始数据经过数据标准 化处理后，各指标处于同一数量级，适合进行综合对比评价。以下是两种常用的 ...
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2016-05-22 12:08:17
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4种频率及其数量关系 实际物理频率表示AD采集物理信号的频率，fs为采样频率，由奈奎斯特采样定理可以知道，fs必须≥信号最高频率的2倍才不会发生信号混叠，因此fs能采样到的信号最高频率为fs/2。 角频率是物理频率的2*pi倍，这个也称模拟频率。 归一化频率是将物理频率按fs归一化之后的结果，最高的 ...
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2016-05-20 21:05:09
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一、原理
梯度提升树（GBT，Gradient Boosted Trees，或称为梯度提升决策树）算法是由Friedman于1999年首次完整的提出，该算法可以实现回归、分类和排序。GBT的优点是特征属性无需进行归一化处理，预测速度快，可以应用不同的损失函数等。
从它的名字就可以看出，GBT包括三个机器学习的优化算法：决策树方法、提升方法和梯度下降法。前两种算法在我以前的文章中都有详细的...
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2016-05-20 19:43:21
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在各种模型训练，特征选择相关的算法中，大量涉及到数据归一化的问题。比如最常见的情况是计算距离，如果不同维度之间的取值范围不一样，比如feature1的取值范围是[100,200],feature2的取值范围是[1,2]，如果数据不做归一化处理，会造成feature1在距离计算中占压倒性的优势，feature2完全体现不出来作用。而数据做归一化处理以后，会让各个不同特征对距离计算的贡献大致相同，从而避...
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2016-05-12 17:52:49
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逻辑回归（Logistic regression）
逻辑回归是统计学习中的经典分类方法。其多用在二分类{0,1}问题上。
定义1：
设X是连续随机变量，X服从逻辑回归分布是指X具有下列分布函数与密度函数：
分布函数属于逻辑斯谛函数，其图形是一条S形曲线。
定义2：
二项逻辑斯谛回归模型是如下条件概率分布：
从上式可以看出，逻辑回归对线性回归经行了归一化...
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2016-05-12 15:23:00
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转自http://www.cnblogs.com/chaosimple/p/3227271.html 数据标准化（归一化）处理是数据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数据分析的结果，为了消除指标之间的量纲影响，需要进行数据标准化处理，以解决数据指标之间的 ...
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2016-05-03 22:11:21
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本章内容k-近邻分类算法从文本文件中解析和导人数据 使用Matplotlib创建扩散图归一化数值 2.1 k-近邻算法概述简单地说，k-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。 本书讲解的第一个机器学习算法是k 近邻算法（kNN ) , 它的工作原理是：存在一个样本数据集合，也称作训练样本 ...
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2016-04-30 23:28:50
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16.1 问题形式化 16.2 基于内容的推荐系统 16.3 协同过滤 16.4 协同过滤算法 16.5 矢量化：低秩矩阵分解 16.6 推行工作上的细节：均值归一化 16.1 问题形式化 16.2 基于内容的推荐系统 16.3 协同过滤 16.4 协同过滤算法 16.5 矢量化：低秩矩阵分解 16 ...
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2016-04-28 00:23:14
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