归一化问题
在训练数据中，选择最大数和最小数进行归一化，在进行训练，如果在测试或者预测的时候，输入的数据大于或者小于训练时的最大值或最小值怎么办？会不会影响结果？如果会，该如何修改？ 归一化意味着你承认了一个假设就是测试数据集的每一模式的所有特征分量的最大值(最小值)不会大于(小于)训练数据集的每一样本的所有特征分量的最大值(最小值),但这条假设显然过于强,实际情况并不一定会这样.使用平均数方差法也会有同样类似的问题.故数据规范化这一步并不是必须要做的,要具体问题具体看待。
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