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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
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