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- ¿Cuál es la diferencia entre la estandarización y la normalización??
- ¿Es la normalización y la estandarización mismas??
- ¿Qué es la estandarización de la imagen??
- ¿Debo normalizar o estandarizar?
¿Cuál es la diferencia entre la estandarización y la normalización??
En la normalización, el cambio en los valores es que están en una escala estándar sin distorsionar las diferencias en los valores. Mientras que la estandarización supone que el conjunto de datos está en la distribución gaussiana y mide la variable a diferentes escalas, haciendo que todas las variables contribuyan igualmente al análisis.
¿Es la normalización y la estandarización mismas??
En estadísticas, la estandarización es la resta de la media y luego se divide por su desviación estándar. En álgebra, la normalización es el proceso de dividir un vector por su longitud y transforma sus datos en un rango entre 0 y 1.
¿Qué es la estandarización de la imagen??
Estandarización significa restar el valor medio de los píxeles y luego dividirse por desviación estándar. Consulte las muestras de código a continuación # Normalization dataGen = iMageDatagenerator (rescale = 1.0/255.0)
¿Debo normalizar o estandarizar?
La normalización es útil cuando sus datos tienen escalas variables y el algoritmo que está utilizando no hace suposiciones sobre la distribución de sus datos, como los vecinos K-Nears y las redes neuronales artificiales. La estandarización supone que sus datos tienen una distribución gaussiana (curva de campana).
