发散化、要素化、框架化、关联化不属于逻辑树模型的原则的时是

发散化、要素化、框架化和关联化不属于逻辑树模型的原则。这些概念与逻辑树模型有一定的关联，但它们更多地涉及到数据分析和处理的过程。

- 发散化（Discretization）：是将连续型数据转化为离散型数据的过程。它将连续的数值范围划分为若干个离散的区间，用于处理连续数据或构建离散型模型，如决策树。

- 要素化（Feature Engineering）：是指对原始数据进行处理和转换，以提取出更有信息量的特征。要素化是数据预处理的一部分，旨在提高模型的性能和准确度。

- 框架化（Frameworking）：是指将问题或任务转化为可执行的框架或流程的过程。它将问题分解为不同的步骤或模块，并定义它们之间的关系和执行顺序，以便更好地解决问题。

- 关联化（Association）：是指在数据中发现变量之间的关联或相关性。通过关联分析，可以确定变量之间的频繁项集、关联规则等，用于发现隐藏在数据中的模式和关系。

虽然这些概念与逻辑树模型有些关联，但它们更多地涉及到数据的预处理、特征工程和数据分析的过程，而不是逻辑树模型本身的构建和原则。

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Python绘画可视化发散型线条图

以下是Python绘制可视化发散型线条图的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

# 绘制发散型线条图
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y, color='blue', label='sin(x)')
ax.plot(x, -y, color='blue', linestyle='--', label='-sin(x)')
ax.spines['left'].set_position('zero')
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.spines['bottom'].set_position('zero')
ax.spines['top'].set_color('none')
ax.legend(loc='upper left')

# 显示图形
plt.show()

该代码使用Matplotlib库绘制了一个发散型线条图，其中包含正弦函数和其相反数的曲线。图形中的蓝色实线表示正弦函数，蓝色虚线表示其相反数。图形的x轴和y轴都经过原点，并且没有顶部和右侧的边框。图例位于左上角。

为什么神经网络训练需要归一化

神经网络训练需要归一化是因为神经网络的训练过程中，权重和偏置的更新是通过梯度下降算法来实现的。而梯度下降算法的效率和收敛速度很大程度上受到输入数据的影响。如果输入数据的范围过大，那么计算出的梯度值也会很大，这会导致梯度下降算法在更新权重和偏置时产生震荡和发散现象，从而使得训练过程难以收敛。

归一化的目的就是把输入数据的范围缩放到一个合适的区间内，比如[0,1]或[-1,1]。这样做可以使得输入数据的分布更加均匀，减小梯度的变化范围，提高梯度下降算法的收敛速度和精度，从而提高神经网络的训练效果。