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python

归一化处理

数据的归一化处理是数据预处理中的一项重要任务，

它可以将不

同特征的数据放在同一尺度上，

从而提高模型的准确性和稳定性。

在

机器学习和深度学习中，归一化处理是不可或缺的一步。

Python

提

供了很多归一化处理的库和函数，

本文将介绍一些常用的方法和实现。

一、为什么需要归一化处理

在机器学习和深度学习中，

数据的特征往往具有不同的量纲和范

围，如体重和身高这两个特征，它们的量纲不同，体重的范围可能是

40~120kg

，而身高的范围可能是

1.5~2.0m

。这样的数据会产生以下

问题：

    1.

不同特征的尺度不同，

导致某些特征对模型的影响较大，

而其

他特征的影响较小。

    2.

不同特征的尺度不同，

导致某些算法的收敛速度较慢，

需要更

长的训练时间。

    3.

不同特征的尺度不同，

导致某些算法的权重分配不均，

使得模

型的预测效果较差。

因此，为了解决这些问题，我们需要对数据进行归一化处理。

二、常用的归一化方法

    1.

最大最小归一化

(Min-Max Normalization) 

最大最小归一化是将数据缩放到一个固定的范围内，

通常是

[0,1]

或

[-1,1]

。将数据缩放到

[0,1]

的公式如下：

    $$x_{new}=frac{x-x_{min}}{x_{max}-x_{min}}$$