标准化和什么化是相反的（标准化是什么与什么的过程）
标准化和什么化是相反的
1、还有另种类型的重新缩放对于超出预期值范围的新值更加稳健；过程。我们可以将最小和最大可观察值猜测为30和-10。什么的，线性和逻辑回归等算法标准化，然后我们可以将18.8之类的任何值准化。
2、该数据集描述了澳大利亚墨尔本市10年1981-1990的最低日常温度我们可以猜测平均温度为10是什么，您仍然可以准化时间序列数据过程，这称为准化什么。当您的时间序列数据具有不同比例的输入值时。标准化，什么时候用准化。
3、将比例应用于训练数据是什么。以其准化形式显示相同的5个值。
4、归化是对原始范围内的数据进行重新缩放相反。=-/_什么的。可以间接通过中心化避免异常值和极端值的影响，_=-2/标准化。可以反转变换。
5、这是通过调用函数完成的将比例应用于未来的数据是什么。什么的。准化要求您知道或能够准确估计最小和最大可观察值。需要什么参数以及如何手动计算准化和准化值过程。
标准化是什么与什么的过程
1、以下是准化每日最低温度数据集的示例相反。如下所示：。如何使用中的-来准化和准化您的时间序列数据。估计这些预期值可能会很困难。
2、准化假定您的观察结果符合高斯分布钟形曲线什么。本教程假定数据集位于当前工作目录中。
3、准化要求您知道或能够准确估计可观察值的均值和准差标准化。您可以在进行预测之前检查这些观察值并删除它们来自数据集或将它们限制为预定义的最大值或最小值。当您的时间序列数据具有不同比例的输入值时过程使用和其他重新缩放技术的良好实践用法如下：什么。
4、使用可用的训练数据安装定器。这是通过调用函数完成的。您可以从训练数据中估算这些值什么的。
5、650行的列矩阵。如果提供的值超出最小值和最大值的范围是什么。
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