零均值化是什麼意思
零均值化（Zero-Meaning）是一種數據預處理技術，通常用於機器學習、信號處理和圖像處理等領域。它的目的是將數據轉換成具有平均值為零的分布。具體來說，零均值化包括以下幾個步驟：
- 計算數據的平均值：首先計算整個數據集的均值。
- 減去均值：將每個數據點的值減去剛才計算得到的均值。
- 轉換完成：經過以上兩步之後，數據集中的每個數據點的值都相對於原始數據的平均值進行了偏移，使得整個數據集的均值接近於零。
零均值化的主要目的是為了加快算法的收斂速度，減少過擬合的風險，以及提高模型的泛化能力。此外，零均值化還可以幫助算法更好地處理數據中的異常值，因為異常值在減去均值後可能會變得更加接近其他數據點。
需要注意的是，零均值化可能會改變數據的分布，因此在某些情況下，可能需要結合其他數據預處理技術（如標準化）來更好地適應模型的需求。