機器學習中去中心化

在回歸問題和一些機器學習算法中,以及訓練神經網絡的過程中,通常需要對原始數據進行中心化(Zero-centered或者Mean-subtraction)處理和標準化(Standardization或Normalization)處理。

原作者:Spark

鏈接:https://www.zhihu.com/question/37069477/answer/132387124

來源:知乎

目的:通過中心化和標準化處理,得到均值為0,標準差為1的服從標準正態分布的數據。

計算過程由下式表示:

下面解釋一下為什么需要使用這些數據預處理步驟。

在一些實際問題中,我們得到的樣本數據都是多個維度的,即一個樣本是用多個特征來表征的。比如在預測房價的問題中,影響房價的因素有房子面積、臥室數量等,我們得到的樣本數據就是這樣一些樣本點,這里的、又被稱為特征。很顯然,這些特征的量綱和數值得量級都是不一樣的,在預測房價時,如果直接使用原始的數據值,那么他們對房價的影響程度將是不一樣的,而通過標準化處理,可以使得不同的特征具有相同的尺度(Scale)。這樣,在使用梯度下降法學習參數的時候,不同特征對參數的影響程度就一樣了。

簡言之,當原始數據不同維度上的特征的尺度(單位)不一致時,需要標準化步驟對數據進行預處理。

下圖中以二維數據為例:左圖表示的是原始數據;中間的是中心化后的數據,數據被移動大原點周圍;右圖將中心化后的數據除以標準差,得到為標準化的數據,可以看出每個維度上的尺度是一致的(紅色線段的長度表示尺度)。


其實,在不同的問題中,中心化和標準化有著不同的意義,

比如在訓練神經網絡的過程中,通過將數據標準化,能夠加速權重參數的收斂。

另外,對于主成分分析(PCA)問題,也需要對數據進行中心化和標準化等預處理步驟。

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