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归一化公式前沿信息_归一化的目的是什么(2024年12月实时热点)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：教程更新日期：2024-12-02

归一化公式

𐟓ˆ 数据分析每日挑战：归一化与标准化解析 1）𐟓Š 数据归一化与标准化是什么？数据归一化（Normalization）和标准化（Standardization）都是将数据转换到特定范围或分布的方法。数据归一化：通常将数据缩放到0到1的范围内，最常用的方法是最小-最大缩放（Min-Max Scaling），公式为：(x - min) / (max - min)，其中x为原始值，min为最小值，max为最大值。数据标准化：将数据转换为均值为0，标准差为1的标准正态分布。标准化通过减去均值、除以标准差来实现，标准化后的数据具有零均值和单位方差，适合某些机器学习算法的使用。 2）𐟤” 过拟合与欠拟合是什么？如何解决这些问题？过拟合（Overfitting）：模型在训练数据上表现很好，但在测试数据上表现较差。欠拟合（Underfitting）：模型在训练数据和测试数据上的表现都较差。解决过拟合的方法：增加训练数据量。减少模型复杂度，如减少特征数量或降低模型的层数。使用正则化技术，如L1正则化和L2正则化，限制模型参数的大小。使用交叉验证来选择合适的模型参数。使用集成学习方法，如随机森林和梯度提升树，减少模型的方差。解决欠拟合的方法：增加模型复杂度，如增加特征数量或增加模型的层数。使用更复杂的模型，如深度神经网络。调整模型的超参数，如学习率、正则化参数等。增加训练数据量。

大二还能转专业？别急，这里有妙招！最近有不少小伙伴刚入学，心情肯定很激动吧？不过，有些同学可能会对自己的专业有点不满意。别担心，大一大二每学期都有转专业的机会，但最好还是早点转哦，因为大二再转的话，你可能需要多读一年！而且，转专业的时间点很重要，错过了就得再等一学期。那么，怎么转呢？其实有个考核总成绩的计算公式：考核总成绩 = 考生高考总成绩归一化成绩（按百分制）㗠50% + 专业素养考核成绩㗠50%。其中，高考总成绩归一化成绩是指“考生高考总成绩除以考生所在省市高考各门考试科目卷面总分，再乘以100”。而专业素养考核则主要看你的基本认知、学业规划和修读潜能等内容，都是择优录取的哦。具体怎么操作呢？其实很简单：打开浏览器，搜索“吉首大学教务处”，然后登录。点击首页的“二级部门”。往下滑动，找到“学院系部”，然后选择你的所在院。在通知公告里，你就能找到你们院以及目标院转专业的要求啦。希望这些信息对你有帮助，祝大家都能顺利转到自己心仪的专业！𐟓š✨

批归一化的局限性及层归一化的提出在上一节中，我们深入探讨了批归一化的动机和实现原理。批归一化的核心思想是对每个小批量数据样本在其对应维度上进行标准化。然而，这种方法的局限性在于它对小批量样本数量的依赖性。此外，批归一化并不适用于循环神经网络。批归一化需要先计算每个通道上所有样本特征图的均值和方差，然后根据相应的公式进行标准化。因此，小批量样本的数量会影响均值和方差的估计结果。在循环神经网络中，每个样本的序列长度可能不同。如果使用批归一化进行标准化，当模型推理时遇到序列长度超过训练时最长序列的情况，归一化过程将无法进行，因为需要对每个时间片的输出结果进行标准化并输入到下一个时刻中。为了解决这些问题，层归一化（Layer Normalization）应运而生。层归一化不受小批量样本数量的影响，也不受序列长度变化的影响，因此更适合用于循环神经网络。

Stata熵权TOPSIS法熵权TOPSIS法是一种综合评价方法，主要用于多指标决策问题。以下是使用Stata进行熵权TOPSIS的具体步骤：数据标准化 𐟓Š 由于各指标的量纲不同，首先需要对数据进行标准化处理。常用的方法是极小极大归一化。对于正向指标，计算公式为： $$ x_{ij} = \frac{x_{ij} - \min(x_{ij})}{\max(x_{ij}) - \min(x_{ij})}$$ 对于负向指标，计算公式为： $$ x_{ij} = \frac{\max(x_{ij}) - x_{ij}}{\max(x_{ij}) - \min(x_{ij})}$$ 熵值计算 𐟌᯸ 根据标准化后的数据，计算各个指标的熵值。具体步骤如下：计算第j个指标第i个样本的比重pj： $$ p_{ij} = \frac{x_{ij}}{\sum_{i=1}^{n} x_{ij}}$$ 计算指标的熵值H： $$ H_j = -k \sum_{i=1}^{n} p_{ij} \ln(p_{ij})$$ 其中，k = 1 / ln(n) 计算权重wj： $$ w_j = \frac{1 - H_j}{\sum_{j=1}^{m} (1 - H_j)}$$ 构建加权标准化决策矩阵 𐟓ˆ 将标准化后的决策矩阵按权重进行加权，得到加权标准化决策矩阵L： $$ l_{ij} = w_j x_{ij}$$ 确定正、负理想解 𐟎 正理想解A+和负理想解A-分别为： $$ A^+ = \max(l_{ij}), A^- = \min(l_{ij})$$ 计算方案与正、负理想解的距离 𐟓 分别计算每个方案与正理想解和负理想解的距离D+和D-： $$ D^+ = \sqrt{\sum_{j=1}^{m} (l_{ij} - A^+)^2}, D^- = \sqrt{\sum_{j=1}^{m} (l_{ij} - A^-)^2}$$ 计算综合得分（相对接近度） 𐟏† 最后，计算每个方案的相对接近度C，并按接近度对方案进行排序： $$ C = \frac{D^-}{D^+ + D^-}$$ 通过以上步骤，可以得出每个方案的熵权TOPSIS综合得分，从而对方案进行全面评价。

𐟧𝒤𘀩—˜详解：从基础到进阶 𐟌𑊥𝒤𘀩—˜，简单来说，就是通过已知的总量和份数来找出每一份的具体数量。𐟧頨🙤𘪩—˜类型多样，包括单归一、双归一、正归一和反归一等。下面我们来详细探讨一下。基础概念与公式 𐟓š 总量、份数、一份量：这是解决归一问题的基本条件。公式很简单：一份量 = 总量㷠份数。反过来，一份量 x 份数 = 总量。这个公式就像是你手上的计算器，帮你快速找出答案。单归一问题 𐟍Ž 单归一问题相对简单，只需要一个已知条件就能解决问题。例如，如果一共有1319个小时，每人每小时种12分米，那么一共能种多少分米呢？这就是一个单归一问题。双归一问题 𐟍‡ 双归一问题稍微复杂一些，需要两个已知条件。比如，有21人5小时种了15亩地，那么每个人每小时能种多少亩地呢？这就是一个双归一问题。正归一与反归一问题 𐟍“ 正归一和反归一问题其实是一个意思，只是表达方式不同。正归一是直接给出总量和份数的关系，而反归一则是通过已知的份量和份数来找出总量。实际问题应用 𐟌𑊥œ襮ž际生活中，归一问题也有很多应用。比如，一个工厂3小时生产了30千克产品，那么1小时能生产多少千克呢？这就是一个典型的归一问题。总结与练习 𐟓 通过以上几个例子，相信你已经对归一问题有了更清晰的认识。不妨多做一些练习题，巩固一下所学知识。记住，解决归一问题的关键在于理解总量、份数和一份量之间的关系，并灵活运用公式进行计算。𐟧希望这篇文章能帮到你，祝你学习顺利！𐟌Ÿ

Transformer揭秘：自注意机制亲爱的学习者们，周末好！𐟑‹ 今天，我们将继续探索Transformer模型中的自注意力机制，这是一项非常核心的技术。𐟔 首先，让我们回顾一下自注意力的计算公式： Z = softmax(Q 㗠K^T / sqrt(d)) 㗠V 这个公式看起来可能有点复杂，但我们可以一步步拆解它。𐟧銊1️⃣ Q 㗠K^T：这是计算Attention Score的关键步骤。Q和K分别是查询和键矩阵，它们的乘积将产生一个注意力分数矩阵。 2️⃣ / sqrt(d)：这里，d是QK矩阵的列数，也就是向量的维度。这个除法操作是为了调整分数的大小，使其更加稳定。 3️⃣ softmax函数：这个函数将注意力分数矩阵归一化，使其每一行的和为1，这样我们就可以得到一个概率分布。 4️⃣ 㗠V：最后，我们将归一化后的分数矩阵与V矩阵相乘，得到最终的Attention矩阵。这个矩阵将包含每个输入元素对输出元素的贡献。通过这些步骤，我们就能理解自注意力机制的核心思想：每个输入元素都会根据它与所有其他元素的相似性来决定其在输出中的权重。𐟌 至此，我们的自注意力机制讲解就告一段落啦！希望你们能通过这个系列的学习，对Transformer模型有更深入的理解。𐟎‰ 再次恭喜你们，成功解锁新的知识领域！𐟌Ÿ

中级软考仅剩5天，这些方法助你轻松过关！现在距离11月9日的中级软考只有5天了！考试内容繁多，今天为大家总结了一些备考中级软考的实用方法，希望能帮助正在备考的姐妹们少走弯路！ 𐟔夸�稽切ƒ案例分析：系统集成项目管理工程师案例分析主要分为计算题、找茬题和默写题。 1️⃣默写题：需要默写出题目要求的教材知识，属于记忆内容。可以通过老师提供的记忆技巧及速记口诀进行重点记忆。 2️⃣计算题：主要包括EV挣值管理、双代号网络图（箭线图）以及其他如归一化管理等的计算相关内容，计算题占比在20-25分左右。拿下计算题，案例分析就稳了一半（及格线45分）。可以通过做历年真题掌握答题技巧。 3️⃣找茬题：是指在项目管理场景中找出主人公项目管理环节上的缺失，类似于语文题，但需要充分了解教材知识才能答出来。针对找茬题提供万金油答题话术，考生只需要将话术背诵并通过做历年真题找到题感，这部分分数其实很好拿。 𐟓š还有24下中级软考冲刺工具：中级软考考前3页纸.pdf 中级软考冲刺秘卷.pdf 中级软考毕背100题.pdf 中级软考案例分析万金油80条.pdf 中级软考易混知识点.pdf 中级软考口诀/公式汇总.pdf 中级软考题库（真题卷＋冲刺卷＋上机模拟）最后几天不要放弃，下一个上岸的就是你啦！24下中级软考冲刺备考加油！

遥感生态指数RSEI：你了解多少？ 𐟌🠩妄Ÿ生态指数（RSEI）是一种基于遥感技术的生态环境质量评价体系，主要关注与生态环境质量密切相关的湿度、绿度、干度和热度四大指标。通过这些指标，RSEI能够快速、直观地评估区域的生态环境状况。 𐟌᯸ 湿度指数（WET）：通过特定波段的组合计算，反映区域的水分状况。 𐟌🠥𝒤𘀥Œ–植被指数（NDVI）：用于衡量区域的植被覆盖和生长状况。 𐟏™️ 建筑物-裸土指数（NDBSI）：结合城市建筑指数（IBI）和裸土指数（SI），表示地面的干燥程度。 𐟌᯸ 地表温度（LST）：通过地表温度来体现区域的热环境状况。 𐟔 通过标准化消除量纲差异，并利用主成分分析法确定各指标的权重，建立遥感生态指数评价模型。这种方法既避免了人为主观因素对权重设置的影响，又克服了传统EI指数中各分量指标不易获取的缺点，能够快速、客观、定量地对区域生态环境进行评价。 𐟓ˆ RSEI的计算公式为：RSEI = f(WET, NDVI, LST, NDBSI)。通过Google Earth Engine（GEE）计算遥感生态指数的代码可以联系获取。

数据归一化小技巧：让你的图表更专业 𐟓Š 在数据分析中，我们经常会遇到数据差距较大的情况。为了解决这个问题，一个常用的方法是Z-score归一化。简单来说，Z-score归一化就是将每组数据的阈值统一到0-1之间，这样无论原始数据的范围如何，归一化后的数据都会在同一个范围内。 𐟔砥œ腸cel中，你可以通过找出每组数据的最大值来进行归一化处理。具体的公式和操作方法可以参考相关教程。归一化不仅能使数据看起来更整齐，还能在某种程度上消除极端值的影响。 𐟓Š 除了归一化，我们还可以通过一些技巧来改善数据的展示效果。例如，在制作柱状图时，如果数据差距过大，可以将柱状图截断，分为up和bottom两部分，这样图表看起来会更加均衡。 𐟔 此外，我还在探索一些有趣的软件，这些软件可以一键生成三线表，方便整理和展示数据。如果你有好的方法或工具推荐，欢迎告诉我哦！ 𐟌Š 总的来说，通过这些小技巧，我们可以让数据看起来更加专业和有条理。无论是写论文还是做项目，这些方法都能帮助我们更好地理解和展示数据。

用AI工具搞定数据分析，效率翻倍！ 𐟔堦Ž訍几款超好用的AI工具，让你轻松搞定数据分析！ 𐟔堅xcelForm Ulabot 免费工具，几秒内将文本指令转换成Excel公式，简直不要太方便！ 𐟔堃hatExcel 通过聊天就能操控你的表格，简直是懒人福音！ 𐟔堁jelix 同样能把文本指令转换成Excel公式，功能强大。 𐟔堓heet+ 不仅能转Excel公式，还能转Google表格公式，双管齐下！ 𐟔堁lExcel Bot 这个工具可以编写VBA并在几秒内解释，简直是数据分析师的得力助手。 𐟔堅xcelForm Ulator 又一款将文本指令转换成Excel公式的神器。 𐟔堋imi 进行数据分析并生成可视化图表，让你一目了然。 𐟌Ÿ AI工具能帮你完成这些工作： 1⃣️ 数据清洗和预处理：处理缺失值、异常值，进行数据类型转换、标准化和归一化等操作，让数据更整洁。 2⃣️ 探索性数据分析（EDA）：生成描述性统计、分布图、相关性分析等，让你对数据集有个直观的理解。 3⃣️ 数据可视化：创建各种类型的图表和可视化，如柱状图、折线图、散点图、热力图等，展示数据趋势和模式。 4⃣️ 统计分析：进行各种统计测试，如假设检验、回归分析、方差分析等，提取有意义的结论。 𐟒ᠥ𝓤𝠧†Ÿ练运用AI后，还能挑战更高阶的工作： 5⃣️ 机器学习模型：构建和评估机器学习模型，包括分类、回归、聚类等任务，并进行特征选择和模型优化。 6⃣️ 时间序列分析：对随时间变化的数据进行趋势分析、季节性分析和预测。 7⃣️ 数据报告和解释：撰写分析报告，解释数据分析结果，包括提供建议。 𐟌ˆ 如果你想学会用AI进行数据分析，推荐你听听【AI智能办公训练营】。课后我们还送你超值资料包，包括AI办公资料包、万能AI提示指南、AI交互提示宝典和20款AI办公工具。赶紧领取吧，开启你的AI办公之旅！✈️

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