function [ y ] = normalization( x,ymin,ymax ) %NORMALIZATION 将数据x归一化到任意区间[ymin,ymax]范围的方法 % 输入参数x:需要被归一化的数据 % 输入参数ymin:归一化的区间[ymin,ymax]下限 % 输入参数ymax:归一化的区间[ymin,ymax]上限 % 输出参数y:归一化到区间[ymin,ymax]的数据 xmax=max(x);...
1、最小-最大规范化:最小-最大规范化(Min-Max normalization)是一种常用的数据归一化方法,它将数据的取值范围转换到0-1之间。其公式为: x' = (x - min) / (max - min) 其中,x'为归一化后的数据,x为原始数据,min为原始数据的最小值,max为原始数据的最大值。 2、零-均值规范化:零-均值规范化(Ze...
本论坛讨论数据归一化的各种方法及公式推导,旨在帮助股票从业者更好地分析和处理数据,提升投资决策的准确性和效率。 ,理想股票技术论坛
归一化公式: s = (wid - smin) / (smax - smin) 1. 还有一个更简便的方法,使用 ptp 方法,它直接求出最大值与最小值的差: s = (wid - smin) / wid.ptp() 1. NumPy 的打印设置 只打印小数点后三位的设置方法: np.set_printoptions(precision=3) 1. 归一化结果: array([0.625, 0.417, 0.5...
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