坐标归一化处理有什么用,归一化坐标系
数据规范化是数据挖掘中特征向量表示的关键问题。在特征排列不同的情况下，由于特征本身的表现方式不同，绝对值小的数据有时会被大数据“吞噬”。在这种情况下，有必要对提取的特征向量进行归一化，以便分类器平等地对待所有特征。描述一些常见的标准化方法，并提供相应的python实现。其实挺简单的。
1，0，1)标准化：
这是能想到的最简单易行的方法。它通过遍历特征向量中的所有数据来记录Max和Min，并以Max-Min为基数(即Min=0，Max=1)对数据进行归一化处理。
latex:{ x } _ { normalization }=frac { x-min } { max-min }
Python实现：
defMaxMinnormalization(x，max，min):x=(x-min)/)max-min；x；求大小，用np.max(和np.min)就行了。除非你喜欢在列表中管理数字，否则不要使用python内置的max))和min))。
2.z分数标准化：
这种方法给出了原始数据的均值(均值)和标准差(标准差)，并对数据进行了标准化处理。处理后的数据符合标准正态分布：平均值为0，标准差为1。这里重要的是复合标准正态分布。个人认为一定程度上改变了特征的分布。欢迎讨论关于经验。这个标准化我不太了解。转换函数如下：
latex:{ x } _ { normalization }=\ frac { x-\ mu }
Python实现：
defz_scorenormalization(x，mu，sigma):x=(x-mu)/sigma；x；也可以用mu(即均值)是np.average)和sigma(即标准差)是np.std)。
3.Sigmoid函数
Sigmoid函数是一个具有S形曲线的函数，是一个很好的阈值函数。(0，0.5)是中心对称的，在(0，0.5)附近有很大的倾斜，但是当数据趋于正无穷大和负无穷大时，shot值就无限趋于1和0。我个人认为是用最喜欢的“归一化方法”引号括起来的，因为Sigmoid函数也擅长阈值分割。您可以通过更改表达式来更改分段阈值。这里，作为标准化方法，仅考虑具有(0，0.5)作为分割阈值的点：
乳胶：{ x } _ {规范化}=frac {1} { e } ^ {-x }
Python实现：
efsigmoid(x，use status):ifuse status:return 1.0/)1np . exp(-float)x)；Else:返回floating(x；这里管理useStatus是否使用sigmoid状态，方便调试和使用。
函数的基本属性：
定义域： "，"，值域：" 1，1 ""1，1 " "函数可以在定义域中任何一个连续光滑的函数上求导，导数为f((x )=f) (x)) (1f) (x)。初始阶段，呈指数级增长；随着它开始饱和，它的增长将会放缓。最后到了成熟期，就停止增长了。
二、Sigmoid函数与logistic回归Sigmoid函数之所以叫Sigmoid，是因为函数的图像要加上字母s，这个函数是一个有趣的函数，从图像中可以观察到一些直观的特征。该函数的可能值在0和1之间，并且围绕0.5对称。越接近x=0，可能值的斜率越大。
机器学习中一个重要预测模型的逻辑回归(LR)是基于Sigmoid函数的。LR模型的主要任务是给出几个历史{X，Y}，其中X是样本的n个特征值，y {0，1}的值代表正反例。通过对这些历史样本的学习可以得到数学模型，并给出新的LR模型是对X的二元分类模型，以预测是否会发生。但实际上，当事件发生时，往往无法得到100%的预测，所以LR可以得到事件发生的可能性。超过50%的人认为有事件发生，不到50%的人认为没有事件发生。
从LR的目的来说，选择函数需要满足两个条件。
1.取值范围在0到1之间。
2.对于事件的发生，50%是结果的分水岭，选择函数在0.5处应该是中心对称的。
根据这两个条件，乙状结肠很好的满足了LR的需求。关于logistic回归的具体实现及相关问题，可以参见本文中的逻辑函数(sigmoid函数)——文君的博客，此处省略解释。
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