特征缩放

  • 吴恩达机器学习专项课程 | 特征缩放-part-2

    吴恩达机器学习专项课程将详细探讨特征缩放的方法及其重要性。特征缩放是一种通过调整特征的取值范围,使得不同特征具有可比较的值范围的技术。这对于优化梯度下降算法的性能至关重要。通过特征缩放,我们可以提高梯度下降的运行效率,使其更快速地收敛到全局最小值。 特征缩放的方法: 特征缩放的重要性: 特征缩放的范围: 特征缩放的建议: 特征缩放的效果检查:

    2024年4月12日
    0076
  • 吴恩达机器学习专项课程 | 特征缩放-part-1

    在吴恩达机器学习专项课程中,我们将探讨一种名为特征缩放的技术,该技术能够优化梯度下降的运行效率,特别是在处理具有不同取值范围的特征时。特征缩放通过对训练数据进行转换,使得不同特征的值范围变得可比较,从而提高梯度下降算法的性能。 特征取值范围对梯度下降的影响:当特征的取值范围差异很大时,梯度下降可能会运行缓慢。这是因为某些特征的微小变化可能会对预测结果产生显著…

    2024年4月12日
    0077
关注微信
Sora改变AI认知方式,开启走向「世界模拟器」的史诗级的漫漫征途。