在回归模型训练中，我们需要对输入x做标准化。需要对真实值y也做标准化吗？
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Elwin Wong 2022-09-20 07:05关注一般来说是不需要的。但有些情况下如果Y值比较大且是非负的，可以对其做对数运算，对logY做预测，最后再做逆运算即可
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- 2022-09-20 05:37回答 1 已采纳 一般来说是不需要的。但有些情况下如果Y值比较大且是非负的，可以对其做对数运算，对logY做预测，最后再做逆运算即可
- 2021-12-15 19:22回答 2 已采纳 x=-1;if(x<0){//x<0说哟执行if语句y=-1;//y赋值为-1}y=0;//y赋值为0所以y的值为0
- 2021-12-25 15:55回答 2 已采纳 那里不是x=0,应该是x==0.=是赋值，==才是判等。
- 2018-06-12 00:15Eastmount的博客 从本系列文章开始，作者正式开始研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前五篇文章讲解了神经网络基础概念、Theano库的安装过程及基础用法、theano实现回归神经网络、theano实现分类神经网络、theano正规...
- 2021-10-18 15:02回答 3 已采纳 import math x=eval(input()) if x>5: print('y=',math.sin(x)+math.sqrt(math.pow(x,2)+1)) elif
- 2021-07-11 12:02回答 1 已采纳 你的y是指Y(x)=W0+W1*x的Y么？如果是这个的话，y的大小和评估指标是没有影响的，只有y的分布对这个才有影响。 如果说rmes，公式如上，如果训练数据（xi,yi）总体上接近一条直线，那么这
- 2023-04-16 11:36回答 2 已采纳 参考如下： #include <stdio.h> int main() { int x, y; scanf("%d", &x); if (x >= 0)
- 2023-06-07 16:29AIGC人工智残的博客 因此我们将训练集数据传入模型之前，需要对数据集进行预处理。常规的数据预处理有两种方法：归一化和标准化。标准化是将所有数据往正态分布调整，也叫Z分数。以上数据没有体现出两种数据预处理对于模型的结果的影响...
- 2023-04-08 19:58回答 2 已采纳 文章：有一个函数y=x(x「1),y=2x-1(1「=x「10),y.=3x-11(x」=10)。写一段程序，输入x，输出y值 中也许有你想要的答案，请看下吧另外, 我还从CSDN技能树中找了一些相关
- 2021-10-10 01:00回答 1 已采纳 #include <stdio.h> int main() { double y,x; scanf("%lf", &x); y = x * x * x + 3 *
- 2022-12-15 12:23回答 3 已采纳 大哥你在第8行代码改为：else if(x＞=1&&x＜10)，并且来判断大于等1，小于10 完整代码为： #include <stdio.h> int main() {
- 2020-04-03 21:20芒果冰麦的博客 数据集如果标准化处理，对机器学习中的很多算法（包括梯度下降），会有很好的优化效果。如果数据未标准化（例如，数据集特征之间相差的数量级较大时），很多算法的表现性能不佳。 首先理解方差、标准差和均方根误差...
- 2021-10-24 22:42回答 2 已采纳 连续比较不是这么写的应写为:-1<=x&&x<=1这种形式有帮助望采纳~
- 2022-12-06 16:25learning-striving的博客 或某特征的方差相比其他的特征要大出几个数量级，容易影响（支配）目标结果，使得一些算法无法学习到其它的特征，故需要进行归一化/标准化处理需要用到一些方法进行无量纲化，归一化：把数据映射到(默认为[0,1])之间...
- 2021-07-28 23:58shuai809853150的博客 人工智能、机器学习、深度学习的关系 近些年人工智能、机器学习和深度学习的概念十分火热，但很多从业者却很难说清它们之间的关系，外行人更是雾里看花。在研究深度学习之前，我们先从三个概念的正本清源开始。 概括...
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