在進行fft、ifft時分別需除sqrt(n),乘sqrt(n），如下：
data = randi([0,1],100,1)+i*randi([0,1],100,1);
ifftdata = ifft(data)*sqrt(100);
fftdata = fft(data)./sqrt(100);
測試如下：
可知，資料能量都是94，驗證分析正確。
正則化和歸一化
正則化，歸一化 標準化和正規化 對資料進行預處理的兩種方式，目的是讓資料更便於計算和獲得更加泛化的結果，但並不改變問題的本質。正則化 要求乙個邏輯回歸問題，假設乙個函式，覆蓋所有可能 y wx，其中w為引數向量，x為已知樣本的向量，用yi表示第i個樣本的真實值，用f xi 表示樣本的 值，從而確定損...
正則化和歸一化
正則化，歸一化 標準化和正規化 對資料進行預處理的兩種方式，目的是讓資料更便於計算和獲得更加泛化的結果，但並不改變問題的本質。正則化 要求乙個邏輯回歸問題，假設乙個函式，覆蓋所有可能 y wx，其中w為引數向量，x為已知樣本的向量，用yi表示第i個樣本的真實值，用f xi 表示樣本的 值，從而確定損...
為什麼要資料歸一化和歸一化方法
在餵給機器學習模型的資料中，對資料要進行歸一化的處理。為什麼要進行歸一化處理，下面從尋找最優解這個角度給出自己的看法。假定為 房價的例子，自變數為面積，房間數兩個，因變數為房價。那麼可以得到的公式為 其中代表房間數，代表變數前面的係數。其中代表面積，代表變數前面的係數。首先我們祭出兩張圖代表資料是否...