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python寫歸一化(詳解數據預處理中歸一化的實現方法)

林玟書2年前20瀏覽0評論

寫歸一化(詳解數據預處理中歸一化的實現方法)

實現歸一化。

一、什么是歸一化?

歸一化是將數據按照一定的比例縮放到一個小的范圍內,通常是[0,1]或[-1,1]之間。歸一化可以消除不同特征之間的量綱影響,使得不同特征之間具有可比性。

二、為什么需要歸一化?

在機器學習中,不同特征往往具有不同的量綱和單位,這會導致模型的不穩定性和不準確性。例如,一個特征的值范圍在[0,1],而另一個特征的值范圍在[0,1000],這會導致模型過分關注后者而忽略前者。因此,需要對數據進行歸一化,使得不同特征之間具有可比性,從而提高模型的準確性和穩定性。

三、歸一化的實現方法

中,可以使用以下方法實現歸一化

1. 小-歸一化

小-歸一化是將數據縮放到[0,1]之間的方法。具體實現方法如下

inaxormalize(data)

"""

小-歸一化 data 待歸一化的數據 歸一化后的數據

"""axax(data)inin(data)ormalizedinaxin data]ormalized_data

2. Z-score歸一化

Z-score歸一化是將數據縮放到均值為0、標準差為1的分布中的方法。具體實現方法如下

ormalize(data)

"""

Z-score歸一化 data 待歸一化的數據 歸一化后的數據

"""ean(data)ean(data)) 0.5ormalizedean data]ormalized_data

中實現歸一化的兩種方法小-歸一化和Z-score歸一化。根據不同的數據分布和需求,選擇不同的歸一化方法可以獲得更好的效果。

寫歸一化、數據預處理、小-歸一化、Z-score歸一化。