Sigmoid标准化和逆标准化代码实现
时间: 2024-05-04 14:20:06 浏览: 14
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:
```python
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。
相关问题
python代码实现sigmoid标准化和逆标准化
sigmoid 标准化(Sigmoid normalization)是一种常见的数据标准化方法,它可以将原始数据归一化到 [0, 1] 的范围内。其公式为:
$$
x'=\frac{1}{1+e^{-x}}
$$
其中,$x$ 为原始数据,$x'$ 为标准化后的数据。
下面是 Python 代码实现:
```python
import numpy as np
def sigmoid_normalize(x):
return 1 / (1 + np.exp(-x))
```
sigmoid 逆标准化(Sigmoid inverse normalization)则是将标准化后的数据还原回原始数据的过程。其公式为:
$$
x=\ln\frac{x'}{1-x'}
$$
其中,$x'$ 为标准化后的数据,$x$ 为逆标准化后的数据。
下面是 Python 代码实现:
```python
import numpy as np
def sigmoid_inverse_normalize(x):
return np.log(x / (1 - x))
```
需要注意的是,sigmoid 标准化和逆标准化都是针对单个数据进行的,如果需要对整个数据集进行标准化,可以使用 numpy 库的向量化操作。
sigmoid归一化
很抱歉,根据提供的引用内容,没有找到sigmoid归一化的相关信息。但是,sigmoid函数可以用于非线性归一化,下面是一个例子:
假设有一个数据集x,需要进行非线性归一化,可以使用sigmoid函数进行转换:
```python
import numpy as np
def sigmoid(x):
return 1 / (1 + np.exp(-x))
def nonlinear_normalization(x):
x_mean = np.mean(x)
x_std = np.std(x)
x_normalized = sigmoid((x - x_mean) / x_std)
return x_normalized
```
上述代码中,sigmoid函数将数据映射到[0,1]之间,实现了非线性归一化。其中,x_mean和x_std分别为数据集x的均值和标准差。
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