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为什么需要对输入数据进行归一化处理?归一化处理的好处?
处理
为什么
归一
发布时间:
2024-06-03 16:05:40
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相关试题
1.
神经网络学习过程中,要对训练数据进行归一化和去归一化。 A: 正确 B: 错误
2.
神经网络学习过程中,要对训练数据进行归一化和去归一化。选项: A:正确; B:错误
3.
神经网络学习过程中,要对训练数据进行归一化和去归一化。 选项: A、正确 B、错误
4.
在实际数据获取过程中,需要对多时相的遥感数据进行有效的辐射归一化处理减少各种干扰因素的影响。选项: A:正确; B:错误
5.
由于各个指标的取值范围不同,量纲和意义不同,为了消除这些影响,需要对数据进行( )处理。选项: A:归一化; B:标准化; C:拟合; D:数据裁切
6.
在建立神经网络模型之前需要进行数据的归一化处理选项: A:正确; B:错误
7.
在建立神经网络模型之前需要进行数据的归一化处理 选项: A、正确 B、错误
8.
5.进行归一化处理后,权数之和一定为1。
9.
27.进行归一化处理后,权数之和一定为1
10.
23.进行归一化处理后,权数之和一定为1。
11.
所谓数据的归一化处理,是指把数据变换到[0,1]区间,所以,对于数据1,2,3,4,归一化后得到的值为0.25,0.5,0.75,1
12.
【填空题】在使用sklearn.preprocessing.MinMaxScaler进行数据归一化时,( )方法可以对新的数据进行归一化。
13.
所谓数据的归一化处理,是指把数据变换到[0,1]区间,所以,对于数据1,2,3,4,最小最大归一化后得到的值为0.25,0.5,0.75,1
14.
所谓数据的归一化处理,是指把数据变换到[0,1]区间,所以,对于数据1,2,3,4,归一化后得到的值为0.25,0.5,0.75,1A.正确B.错误
15.
所谓数据的归一化处理,是指把数据变换到[0,1]区间,所以,对于数据1,2,3,4,归一化后得到的值为0.25,0.5,0.75,1选项: A:正确; B:错误
16.
所谓数据的归一化处理,是指把数据变换到[0,1]区间,所以,对于数据1,2,3,4,最小最大归一化后得到的值为0.25,0.5,0.75,1选项: A:正确; B:错误
17.
归一化描述正确的是 选项: A:归一化可以预防过拟合 B:归一化没有实质作用 C:归一化将所有数据样本之缩放到0-1之间 D:归一化是一种激活函数
18.
下列哪些数据挖掘算法不需要做数据归一化处理选项: A:K均值 ; B:线性回归; C:决策树; D:朴素贝叶斯
19.
为什么要对超滤系统进行杀菌处理?
20.
动量算符的本征函数采用( )方法归一化。 选项: A、归一化为δ函数 B、箱归一化 C、归一化条件
21.
决策树的优点不包括 选项: A:不容易过拟合 B:容易可视化,容易解释 C:无需对特征进行归一化处理 D:适合混合特征类型的数据集
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