python 数据归一化方法

最新推荐文章于 2025-05-12 08:30:00 发布

DoubleNewHere

最新推荐文章于 2025-05-12 08:30:00 发布

阅读量1.3k

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：深度学习 python

版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_43358381/article/details/88582917

本文介绍了Python中两种数据归一化方法：1. max-min标准化，将数据范围映射到0到1之间；2. z-score标准化，使数据符合均值为0，标准差为1的标准正态分布。这两种方法常用于深度学习预处理步骤。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

normalization methord

1. max-min标准化

通过这种方法将数据映射到（0，1）之间

def Max_MinNormalization(data,Max,Min):
    data = (data - Min) / (Max - Min)
    return data

其中，数据的最大值和最小值可以通过np.max() 和np.min()获取.

2. z

最低0.47元/天解锁文章

200万优质内容无限畅学

评论

被折叠的条评论为什么被折叠?

到【灌水乐园】发言

查看更多评论

添加红包

成就一亿技术人!

hope_wisdom

发出的红包

实付元

使用余额支付

点击重新获取

扫码支付

钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。