1:(0,1)标准化

def MaxMinNormalization(x,x_Max,x_Min):
x = (x - x_Min) / (x_Max - x_Min);
return x;
2:Z-score :

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

def sigmoid(x):
return 1.0/(1+np.exp(-x))
博客介绍了Python中的数据归一化方法,包括(0,1)标准化、Z - score和sigmoid。这些方法在数据处理中能将数据映射到特定范围,有助于提升模型性能和数据可比性。
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