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http://jianchen./blog/1684609 2012 在阅读数据模型的文章中，经常看到针对特征维度进行归一化处理。 归一化的定义： 一种简化计算的方式，将有量纲的表达式，经过变换，化为无量纲的表达式，成为纯量，避免具有不同物理意义和量纲的输入变量不能平等使用。在统计学中，归一化的具体作用是归纳统一样本的统计分布性。归一化在0-1之间是统计的概率分布，归一化在-1--+1之间是统计的坐标分布。 归一化处理后，神经网络算法可以较好的收敛。 常见的归一化的函数如下 1,线性函数转换，表达式如下： y=(x-MinValue)/(MaxValue-MinValue) 说明：x、y分别为转换前、后的值，MaxValue、MinValue分别为样本的最大值和最小值。
2,对数函数转换，表达式如下 y=log10(x) 说明：以10为底的对数函数转换。 3、反正切函数转换，表达式如下 y=atan(x)*2/PI
归一化的具体方法根据你的样本特征，需要选择恰当的方法。 |
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