Chuẩn hóa

term_id: normalization

Category: basic_concepts

Definition

Các phương pháp phổ biến bao gồm tỷ lệ Min-Max và chuẩn hóa Z-score. Quy trình này đảm bảo rằng các đặc trưng có độ lớn lớn hơn không chiếm ưu thế trong thuật toán học, đặc biệt là trong tối ưu hóa dựa trên gradient.

Summary

Chuẩn hóa là một kỹ thuật tiền xử lý dữ liệu nhằm tỷ lệ hóa các đặc trưng số về một phạm vi tiêu chuẩn, thường là giữa 0 và 1, để cải thiện sự hội tụ và hiệu suất của mô hình.

Key Concepts

  • Tỷ lệ Min-Max
  • Chuẩn hóa Z-score
  • Tỷ lệ đặc trưng
  • Ổn định Gradient Descent

Use Cases

  • Tiền xử lý giá trị điểm ảnh hình ảnh
  • Chuẩn bị dữ liệu bảng cho mạng nơ-ron
  • Cải thiện độ chính xác của mô hình hồi quy

Code Example

1
2
3
4
5

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
import numpy as np
data = np.array([[10], [20], [30]])
scaler = MinMaxScaler()
normalized_data = scaler.fit_transform(data)

Related