归化设计:实现数据归一化的源代码详解

本文介绍了数据归一化在机器学习和数据挖掘中的重要性,包括最大最小值归一化、Z-Score归一化、小数定标归一化和对数函数归一化四种常见方法的Python源代码。强调了归一化应在训练集上进行,并将参数应用于测试集,以保持数据分布的一致性。

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数据归一化是数据预处理中常用的一种技术,它用于将不同特征之间的数据范围进行统一,使得数据具有相似的尺度和分布。在机器学习和数据挖掘任务中,数据归一化可以提高模型的收敛速度、防止特征值之间的差异过大对模型的影响等。

下面是几种常见的数据归一化方法的源代码实现,供大家参考:

  1. 最大最小值归一化(Min-Max Normalization):

    def min_max_normalization(data):
        min_val = min(data)
        max_val = max(data
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