今天爱分享给大家带来归一化的类型有哪些【详细介解】,希望能够帮助到大家。
1)线性归一化

这种归一化方法比较适用在数值比较集中的情况。这种方法有个缺陷,如果max和min不稳定,很容易使得归一化结果不稳定,使得后续使用效果也不稳定。实际使用中可以用经验常量值来替代max和min。
2)标准差标准化
经过处理的数据符合标准正态分布,即均值为0,标准差为1,其转化函数为:

其中μ为所有样本数据的均值,σ为所有样本数据的标准差。
3)非线性归一化
经常用在数据分化比较大的场景,有些数值很大,有些很小。通过一些数学函数,将原始值进行映摄。该方法包括 log、指数,正切等。需要根据数据分布的情况,决定非线性函数的曲线,比如log(V, 2)还是log(V, 10)等。
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