在机器学习过程中，对数据的处理过程中，常常需要对数据进行归一化处理，下面介绍（0， 1）标准化的方式，简单的说，其功能就是将预处理的数据的数值范围按一定关系“压缩”到（0，1）的范围类。
通常（0， 1）标注化处理的公式为：
即将样本点的数值减去最小值，再除以样本点数值最大与最小的差，原理公式就是这么基础。
下面看看使用python语言来编程实现吧
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def noramlization(data):
minVals = data.min(0)
maxVals = data.ma
2021-09-28 20:42:35
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1.1.定义：归一化把需要处理的数据经过处理后（通过某种算法）限制在你需要的一定范围内。
1.2.优点：归一化使数据有可比性，同时又保持相比较的两个数据之间的相对关系
转换成标准模式，防止仿射变换的影响。
减小几何变换的影响;加快梯度下降求最优解的速度,收敛加快
1.3.作用：归纳统一样本统计分布;归一化在0-1是统计概率分布;归一化在某区间上是统计的坐标分布
1.4.方法：
1）线性函数转换：y=(x-MinValue)/(MaxValue-MinValue)
2）对数函数转换：y=log10(x)
3）反余切转换： y=atan(x)*2/PI
4）Z-sco
2021-09-16 20:40:26
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研究了BP网络输入数据的归一化方法 ,提出了一种联合归一化的新方法 ,从而加 快了网络的学习训练速 度 , 提高了分类精度。在此基础上 , 建立了用于机械故障诊断的三层 BP神经网 络模型 ,编写了基于 BP神经网络的故障诊断软件 , 并在实际的齿轮箱状态监测与故障诊断研究 中得到 了 工程应用 。
2021-09-11 21:55:46
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对于矩阵，向量的一个归一化小程序。很简单。能归到0~1的区间之内。 对于矩阵，向量的一个归一化小程序。很简单。能归到0~1的区间之内。
2021-09-06 21:10:50
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对数据归一化的matlab程序。
通过输入不同的上下限，可将原始数据归一化到指定的区间内。默认为0 1区间。
针对数据的列归一化，较为完善的合法性判断，基本不会报错。
自己编写的，免费拿去用吧！
尊重知识产权就行。
2019-12-21 19:29:58
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