歸一化是一種資料預處理方法，就是要把你需要處理的資料經過處理後（通過某種演算法）限制在你需要的一定範圍內，
為了後面資料處理的方便，其次是保正程式執行時
收斂加快
歸一化的三種方法： 1、
線性函式轉換
，表示式如下：
y=(x-minvalue)/(maxvalue-minvalue)
說明：x、y分別為轉換前、後的值，maxvalue、minvalue分別為樣本的最大值和最小值。
2、對數函式轉換
，表示式如下：
y=log10(x)
說明：以10為底的對數函式轉換。
3、反餘切函式轉換
，表示式如下：
y=atan(x)*2/pi
歸一化的具體作用是歸納統一樣本的統計分布性。歸一化在0-1之間是統計的概率分布，歸一化在-1--+1之間是統計的座標分布。歸一化有同
一、統一和合一的意思。無論是為了建模還是為了計算，首先基本度量單位要同一，神經網路是以樣本在事件中的統計分別機率來進行訓練（概率計算）和**的，歸一化是同一在0-1之間的統計概率分布；
資料預處理 歸一化
由於進行分類器或模型的建立與訓練時，輸入的資料範圍可能比較大，同時樣本中各資料可能量綱不一致，這樣的資料容易對模型訓練或分類器的構建結果產生影響，因此需要對其進行歸一化處理。那就是將該樣本 樣本集中第i行資料 歸一到範圍 0,1 之間。一種簡單而快速的標準歸一化處理演算法是線性轉換演算法，最為常見的...
資料預處理 歸一化
1 公式 x numpy array格式的資料 n samples,n features n samples 樣本數 n features 特徵數 列 返回值 形狀相同的array 3 缺點 由於歸一化使用最大值最小值進行計算，若最大值 最小值缺失或錯誤，歸一化結果的準確性就會大大降低，為此可採用標...
歸一化（資料預處理）
一 資料標準化 歸一化 首先，資料標準化處理主要包括資料同趨化處理 中心化處理 和無量綱化處理。同趨化處理主要解決不同性質資料問題，對不同性質指標直接加總不能正確反映不同作用力的綜合結果，須先考慮改變逆指標資料性質，使所有指針對測評方案的作用力同趨化，再加總才能得出正確結果。無量綱化處理主要為了消除...