Sigmoid标准化和逆标准化代码实现

Sigmoid标准化是一种常见的将数据缩放到0到1之间的方法，逆标准化则是将缩放后的数据还原回原始数据的过程。下面是Python实现的代码示例：

import numpy as np

def sigmoid_normalize(data):
    max_val = np.max(data)
    min_val = np.min(data)
    norm_data = (data - min_val) / (max_val - min_val)
    norm_data = 1 / (1 + np.exp(-norm_data))
    return norm_data, max_val, min_val

def sigmoid_denormalize(norm_data, max_val, min_val):
    denorm_data = np.log(norm_data / (1 - norm_data))
    denorm_data = denorm_data * (max_val - min_val) + min_val
    return denorm_data

其中，sigmoid_normalize函数接受一个数据集，并返回标准化后的数据、最大值和最小值。sigmoid_denormalize函数接受标准化后的数据、最大值和最小值，并返回还原后的原始数据。