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神经网络基础-神经网络补充概念-38-归一化输入

概念

归一化输入是一种常见的数据预处理技术,旨在将不同特征的取值范围映射到相似的尺度,从而帮助优化机器学习模型的训练过程。归一化可以提高模型的收敛速度、稳定性和泛化能力,减少模型受到不同特征尺度影响的情况。

常见的归一化方法

Min-Max 归一化:也称为线性归一化,将特征的取值范围映射到 [0, 1] 区间。公式为: X norm = X − X min X max − X min X_{\text{norm}} = \frac{X - X_{\text{min}}}{X_{\text{max}} - X_{\text{min}}} Xnorm=XmaxXminXXmin

Z-Score 归一化:也称为标准化,将特征的均值调整为 0,标准差调整为 1。公式为: X norm = X − μ σ X_{\text{norm}} = \frac{X - \mu}{\sigma} Xnorm=σXμ,其中 μ \mu μ 是均值, σ \sigma σ 是标准差。

Robust 归一化:通过移除特征的中位数并缩放到一个固定的四分位范围,使得异常值不会对归一化结果产生太大影响。

代码示意

import numpy as np
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler, StandardScaler# 生成示例数据
data = np.array([[1.0, 2.0, 3.0],[4.0, 5.0, 6.0],[7.0, 8.0, 9.0]])# Min-Max 归一化
min_max_scaler = MinMaxScaler()
data_minmax = min_max_scaler.fit_transform(data)
print("Min-Max 归一化后的数据:")
print(data_minmax)# Z-Score 归一化
z_score_scaler = StandardScaler()
data_zscore = z_score_scaler.fit_transform(data)
print("Z-Score 归一化后的数据:")
print(data_zscore)

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