资讯

精准传达 • 有效沟通

从品牌网站建设到网络营销策划,从策略到执行的一站式服务

python中进行归一化的方法

这篇文章将为大家详细讲解有关python中进行归一化的方法,小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。

创新互联公司专注于网站建设,为客户提供成都网站制作、成都做网站、外贸营销网站建设、网页设计开发服务,多年建网站服务经验,各类网站都可以开发,成都品牌网站建设,公司官网,公司展示网站,网站设计,建网站费用,建网站多少钱,价格优惠,收费合理。

归一化 (Normalization):

属性缩放到一个指定的最大和最小值(通常是1-0)之间,这可以通过preprocessing.MinMaxScaler类实现。

常用的最小最大规范化方法(x-min(x))/(max(x)-min(x))

python实现归一化的方法:

1、(0,1)标准化:

这是最简单也是最容易想到的方法,通过遍历feature vector里的每一个数据,将Max和Min的记录下来,并通过Max-Min作为基数(即Min=0,Max=1)进行数据的归一化处理:

def MaxMinNormalization(x,Max,Min):
    x = (x - Min) / (Max - Min);
    return x

2、Z-score标准化:

这种方法给予原始数据的均值(mean)和标准差(standard deviation)进行数据的标准化。经过处理的数据符合标准正态分布,即均值为0,标准差为1,这里的关键在于复合标准正态分布,个人认为在一定程度上改变了特征的分布,转化函数为:

python中进行归一化的方法

实现代码:

def Z_ScoreNormalization(x,mu,sigma):
    x = (x - mu) / sigma;
    return x

3、Sigmoid函数:

Sigmoid函数是一个具有S形曲线的函数,是良好的阈值函数,在(0, 0.5)处中心对称,在(0, 0.5)附近有比较大的斜率,而当数据趋向于正无穷和负无穷的时候,映射出来的值就会无限趋向于1和0,是个人非常喜欢的“归一化方法”。

之所以打引号是因为我觉得Sigmoid函数在阈值分割上也有很不错的表现,根据公式的改变,就可以改变分割阈值,这里作为归一化方法,我们只考虑(0, 0.5)作为分割阈值的点的情况:

python中进行归一化的方法

实现代码:

def sigmoid(X,useStatus):
    if useStatus:
        return 1.0 / (1 + np.exp(-float(X)));
    else:
        return float(X)

关于python中进行归一化的方法就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,可以学到更多知识。如果觉得文章不错,可以把它分享出去让更多的人看到。


网页标题:python中进行归一化的方法
URL链接:http://cdkjz.cn/article/pedcge.html
多年建站经验

多一份参考,总有益处

联系快上网,免费获得专属《策划方案》及报价

咨询相关问题或预约面谈,可以通过以下方式与我们联系

业务热线:400-028-6601 / 大客户专线   成都:13518219792   座机:028-86922220