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23.进行归一化处理后,权数之和一定为1。
发布时间:
2024-05-10 23:04:18
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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
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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
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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
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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
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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
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下列不属于加权平均预测法具体的计算方法的是( )。 选项: A、以一个称为“权数”的数值来反映每一个数据重要性的程度 B、计算每个数据与对应“权数”乘积之和 C、根据时间序列资料逐项推移,依次计算包含一定项数的序时平均值 D、将上述乘积之和除以各个权数之和,得到相应的平均数
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常见的数据标准化处理方法有哪些? A: min-max归一化 B: 平均归一化 C: 非线性归一化 D: z-score标准化
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【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。
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下列不属于HOG特征检测步骤的是 选项: A:进行灰度化处理 B:Gamma矫正归一化 C:梯度计算 D:进行开运算
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简单算术平均数等于加权算术平均数的条件是______ 选项: A、权数=0 B、权数相等 C、权数=1 D、0<权数<1
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矩阵进行极差归一化变换之后的每个元素的取值范围为() 选项: A、 [-1,1] B、 [-1,0] C、 [0,1] D、 [1,∝]
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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
15.
最大最小值归一化方法是将数据归一化到什么范围内?( )选项: A:[-1,1] B:[0,2] C:[0,1] D:[-1,0]
16.
神经网络层中的归一化方法有。( ) 选项: A、批量归一化 B、层归一化 C、权重归一化 D、局部响应归一化
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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 [object Object] F:A G:1
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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
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两相干波源的位相差为2π,则在波相遇的某点的振幅为: 选项:一定为两波源振幅之和;|一定为两波源振幅之差|条件不够,无法确定|无衰减时为两波源振幅之和
20.
数据归一化,标准化的区别?他们对数据处理的意义是什么?
21.
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
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