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归一化 （Normalization）、标准化 （Standardization）和中心/零均值化 （Zero-centered）
目录一、概念1、归一化（Normalization）： 2、标准化（Standardization）：3、中心化/零均值化（zero-centered）：二、联系和差异：三、标准化和归一化的多种方式三、为什么要归一化/标准化？3.1、数据的量纲不同；数量级差别很大3.2、避免数值问题：太大
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均方根（rms），标准差（std）,平均绝对误差（mae），方差（var/std*std）计算与数学意义
在计算时总是遇到需要计算平均值，但是对于均方根和标准差选择还是不明确。标题里面的括号为matlab函数可以直接运行。1、均方根（rms）均方根误差用于衡量观测值同真值之间的偏差。 2、标准差（std） 标准差是方差的算术平方根。在概率统计中最常
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几种常见的归一化方法
数据归一化是深度学习数据预处理中非常关键的步骤，可以起到统一量纲，防止小数据被吞噬的作用。一：归一化的概念归一化就是把所有数据都转化成[0,1]或者[-1,1]之间的数，其目的是为了取消各维数据之间的数量级差别，避免因为输入输出数据数量级差别大而造成网络预测误差过大。二：归一化的作用1）为了后面数据
