神经网络数据标准化方法

神经网络数据标准化是一种常用的数据预处理方法，可以帮助提高神经网络的训练效果和收敛速度。以下是几种常见的神经网络数据标准化方法：

1. 均值-方差标准化（Z-score标准化）：将数据减去均值，再除以标准差，使得数据的均值为0，标准差为1。这种方法适用于数据分布近似正态分布的情况。

2. 最小-最大标准化（Min-Max标准化）：将数据缩放到一个固定的区间，通常是[0, 1]或[-1, 1]。公式为：(x - min) / (max - min)，其中min和max分别是数据集的最小值和最大值。

3. 小数定标标准化（Decimal Scaling）：将数据除以一个固定的基数，使得数据的绝对值小于1。公式为：x / 10^d，其中d是使得数据绝对值最大的位数。

4. 归一化标准化（Normalization）：将数据缩放到单位范数（向量长度为1），常用的方法有L1范数和L2范数。公式为：x / ||x||，其中||x||为向量x的范数。

这些方法都可以根据具体的数据特点和需求选择使用。在标准化之前，还需要将数据转换为适合神经网络输入的形式，如将文本数据转换为向量表示，对类别型数据进行独热编码等。