rescaled是什么意思,rescaled的意思翻译、用法、同义词、例句
常用词典
vt. 重新调整(尺寸或规模)(rescale 的过去式和过去分词)
例句
Any normalization constants will be rescaled.
任何归一化常数都将被重新排序。
When the ship was rescaled and redesigned away from its Falcon origins, the cylindrical cockpit was replaced with the current hammerhead design.
当这艘飞船因不再作为千年隼而被重新设计和缩放比例时,圆柱形的驾驶舱被现在锤头状的设计所替代。
So this paper selects Rescaled Range (R/S) Analysis which not only analyses normal distribution series but also analyses non-normal distribution series.
因此,本文选择了R/S分析法,它不仅能对正态分布序列进行分析,还能对非正态分布序列进行分析。
We use rescaled range analysis to demonstrate that there are self-similarity, long memory and sensitive to initial value in the time series of Chinese stock returns.
论文用重标极差分析方法证明了中国股票收益波动的自相似性,长期记忆性和初始条件敏感性。
Then the graph and the symbol expressions of the recoupling matrix used in action of volume operator on rescaled basis are obtained with the graph calculation method.
用重耦理论的图式计算法,推出了体积算符对基底作用的重耦矩阵的表式,并利用体积算符的本征值得到空间量子化的结果。
专业解析
“Rescaled” 是一个英语动词,是 “rescale” 的过去分词形式,也可用作形容词。其核心含义是“重新调整尺度” 或“重新标度”。具体来说,它指的是改变某个系统、数据、图像、模型或测量的数值范围或单位,使其适应新的尺度或标准,同时通常需要保持原始数据的内在比例关系或结构。
以下是其详细解释和应用场景:
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核心概念:改变数值范围
- 当数据或测量的原始范围不适合当前的分析、比较或可视化时,就需要进行 rescaling。例如,将一组温度值从华氏度转换为摄氏度,就是将数据 rescale 到不同的温标上。这个过程改变了数值的绝对大小(范围),但保留了温度间的相对差异(比例)。在数学和统计学中,常见的方法包括:
- 标准化 (Standardization / Z-score): 将数据转换为均值为 0,标准差为 1 的分布。公式为:$z = frac{x - mu}{sigma}$,其中 $mu$ 是均值,$sigma$ 是标准差。这可以消除不同量纲的影响,使数据具有可比性。
- 归一化 (Normalization / Min-Max Scaling): 将数据线性变换到特定范围,通常是 [0, 1] 或 [-1, 1]。公式为:$X{text{norm}} = frac{X - X{min}}{X{max} - X{min}}$。这有助于算法(如神经网络)更快收敛。
- 目的: Rescaling 的主要目的包括:
- 消除量纲影响: 使不同单位或数量级的数据可以放在一起比较或运算(如身高和体重)。
- 适应算法要求: 许多机器学习算法(如支持向量机SVM、K近邻KNN、基于梯度的优化算法)对输入特征的尺度敏感,rescaling 能显著提高其性能和收敛速度。
- 改善可视化: 将不同范围的数据 rescale 到相同的图表比例尺上,便于直观比较。
- 数值稳定性: 在数值计算中,避免过大或过小的数值导致的溢出或精度损失问题。
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应用领域
- 数据科学与机器学习: 这是 rescaling 最常用的领域之一。在数据预处理阶段,对特征进行标准化或归一化是标准步骤,对模型性能至关重要。
- 统计学: 在统计分析前,经常需要 rescale 数据以符合某些假设(如正态性)或便于比较不同组的数据。
- 物理学与工程学: 进行单位换算(如米到千米、焦耳到电子伏特)、无量纲化处理(如雷诺数计算)或模型缩放(如风洞实验中的比例模型)。例如,在分析物理系统时,常通过选择特征尺度(如特征长度、特征速度)将控制方程 rescale 成无量纲形式,以简化问题并突出关键参数。
- 图像处理: 调整图像的尺寸(放大或缩小)或改变图像的像素值范围(如对比度拉伸、直方图均衡化)。将像素强度从 [0, 255] rescale 到 [0, 1] 是常见的预处理步骤。
- 地理信息系统 (GIS): 将地图或遥感图像 rescale 到不同的比例尺或投影坐标系下。
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与相关概念的区别
- Rescale vs. Resize: Rescale 更侧重于数值范围或比例的变换,常用于数据、模型或坐标系统。Resize 通常指物理尺寸的改变,如图像或物体的长宽高调整。
- Rescale vs. Transform: Transform 是一个更广泛的概念,指任何形式的转换(线性、非线性)。Rescale 通常指线性变换(如乘法和加法),是 Transform 的一种特定形式。
“Rescaled” 意味着数据、测量值、模型或系统的数值范围或单位被系统地调整到了一个新的尺度上。这种调整通常是为了满足特定分析、计算、比较或可视化的需求(如消除量纲、适应算法、改善数值稳定性),并且在变换过程中,原始数据点之间的相对关系(比例、差异)通常会被保留(线性 rescaling)或根据特定规则进行调整(非线性 rescaling)。它是数据预处理、科学计算和工程建模中的一项基础且重要的操作。
参考来源:
- Khan Academy: “Statistics: Standard Deviation and Standardized Scores (Z-scores)” (解释标准化/Rescaling的概念) -
https://www.khanacademy.org/math/statistics-probability/modeling-distributions-of-data/z-scores/a/z-scores-review
- Scikit-learn Documentation: “Preprocessing Data: Standardization, or mean removal and variance scaling” (机器学习中Rescaling的应用) -
https://scikit-learn.org/stable/modules/preprocessing.html
- HyperPhysics Concepts (Georgia State University): “Units and Dimensions” (物理量纲和单位转换) -
http://hyperphysics.phy-astr.gsu.edu/hbase/Units.html
- National Institute of Standards and Technology (NIST) Handbook: “Data Transformation” (数据转换概述,包含Rescaling) -
https://www.itl.nist.gov/div898/handbook/eda/section3/eda35.htm
网络扩展资料
"Rescaled" 是动词 "rescale" 的过去分词形式,意为重新调整比例或范围。其核心含义是对某个数值、数据、图像或模型进行二次缩放,使其适应新的标准或需求。具体解释如下:
1.词源与构成
- 前缀 "re-" 表示“重新、再次”,词根 "scale" 指“比例、范围”或动词“调整比例”。
- 因此,"rescaled" 的字面意思是“重新调整比例”,常用于数学、统计学、数据科学或工程领域。
2.常见应用场景
a. 数据预处理
在数据标准化中,原始数据可能经过第一次缩放(如归一化到 [0,1] 范围),但若后续发现范围不合适,需要再次调整,则称为 "rescaled"。
例如:将温度数据从华氏度转为摄氏度后,可能需要进一步调整到 [0,1] 范围。
b. 图像处理
调整图像分辨率或尺寸时,若第一次缩放导致失真,可能需要二次调整。例如:将图片从 1000x1000 像素缩小到 500x500,再根据需求放大到 800x800,此时称为 "rescaled image"。
c. 模型优化
在机器学习中,特征可能需要多次缩放以适应模型训练。例如:对输入数据进行标准化(均值为0,方差为1)后,若模型表现不佳,可尝试其他缩放方法(如对数变换),即 "rescaled features"。
3.近义词与辨析
- Scaled(已缩放):仅指完成了一次比例调整。
- Normalized(标准化):强调统一到特定范围或分布(如均值为0)。
- Rescaled(重新缩放):特指在已有缩放基础上再次调整。
4.示例句
- "The dataset wasrescaled to eliminate outliers before training the model."
(数据集在训练模型前被重新缩放以消除异常值。)
- "Afterrescaling the image, the details became clearer."
(图像经过重新缩放后,细节更清晰。)
如果需要特定领域的解释(如数学公式或工程案例),可提供更多上下文以便补充说明。
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