Question

有人知道如何在python中实现tanh-estimator吗？我有一个不遵循高斯分布的数字列表。我想使用tanh-estimator作为预处理步骤，但我不知道如何在python中实现它，因为没有像MinMaxScaler（）那样的定义函数。

提前致谢

Answer 1

我遵循了L.Latha和S.Thangasamy撰写的“多模式生物特征评分标准化的有效方法”（2011）。您可以查看here。

他们提出了一个修改版本，通过使用分数的均值和标准偏差来避免Hampel估计的复杂性。

公式是： tanh s'= 0.5 [tanh（0.01（s-μ）/σ+ 1]

使用numpy你可以使用：

np.mean（）表示μ
np.std（）表示σ
np.tanh（）用于tanh函数

Answer 2

有一个 @UrbanoFonseca 的answer的示例：

import numpy as np

unnormalizedData = np.array([[15, 60], [5, 15], [45, 0], [0, 30]], dtype=np.float64)

m = np.mean(unnormalizedData, axis=0) # array([16.25, 26.25])
std = np.std(unnormalizedData, axis=0) # array([17.45530005, 22.18529919])

data = 0.5 * (np.tanh(0.01 * ((unnormalizedData - m) / std)) + 1)
#array([[0.49712291, 0.5076058 ],
#       [0.49711136, 0.49746456],
#       [0.50865938, 0.4940842 ],
#       [0.49710558, 0.50084515]])

请注意，此代码实现了有效的多模态生物特征分数归一化方法，2011

中提出的修改后的tanh估计量

在原始版本中，均值和标准差由Hampel估算器估算（稳健统计：基于影响函数的方法，1986年）

tanh-estimator PYTHON中的标准化

2 个答案: