mu = mean(dataTrain); sig = std(dataTrain); dataTrainStandardized = (dataTrain - mu) / sig;含义
时间: 2024-04-08 14:31:46 浏览: 7
这段代码的含义是对`dataTrain`进行标准处理。具体步骤如下:
1.mu = mean(dataTrain);`:计算`Train`的均值,即每个特征平均值。这里假设`dataTrain`是一个矩阵,每一列代表一个特征,一行代表一个样。
2. `sig std(dataTrain);`:计算`data`的标准差,每个特征的准差。
3. `dataTrainStandardized = (dataTrain - mu) / sig;`:将`dataTrain`进行标准化处理。对于每个特征,将其减去均值,再除以标准差,以确保每个特征的值都符合标准正态分布(均值为0,方差为1)。
标准化可以帮助消除不同特征之间的量纲差异,并将数据转换为相对于其自身分布的标准分数。这样做有助于优化模型的训练过程,并提高模型的性能。
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这段代码是用来干什么的?
这段代码的作用是创建一个TensorDataset对象,使用sig_train和lab_train作为输入,从而将输入数据转化为张量形式,并且将sig_train和lab_train打包为一个数据集供后续使用。
encoding = "utf-8-sig"
"utf-8-sig" 是一种编码格式,它是在 UTF-8 编码的基础上增加了一个 BOM(Byte Order Mark)头,用于标识文件的编码格式。BOM 是一个特殊的字节序列,它用于标识文本文件的编码类型和字节序,以便读取文件时能够正确地解析文件内容。在 Python 中,使用 "utf-8-sig" 编码格式可以保证文件在读取和写入时能够正确地处理 BOM 头。