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第26次CCF计算机软件能力认证
在机器学习中,对数据进行归一化处理是一种常用的技术。
将数据从各种各样分布调整为平均值为 0、方差为 1 的标准分布,在很多情况下都可以有效地加速模型的训练。
这里假定需要处理的数据为 n 个整数 a1,a2,⋯,an。
在机器学习中,对数据进行归一化处理是一种常用的技术。
将数据从各种各样分布调整为平均值为 0、方差为 1 的标准分布,在很多情况下都可以有效地加速模型的训练。
这里假定需要处理的数据为 n 个整数 a1,a2,⋯,an。
模拟公式即可,注意double
/*
* @Author: NEFU AB-IN
* @Date: 2023-01-12 11:52:00
* @FilePath: \Acwing\4509\4509.cpp
* @LastEditTime: 2023-01-12 12:02:49
*/
#include
using namespace std;
#define int long long
#undef int#define SZ(X) ((int)(X).size())
#define ALL(X) (X).begin(), (X).end()
#define IOS \ios::sync_with_stdio(false); \cin.tie(nullptr); \cout.tie(nullptr)
#define DEBUG(X) cout << #X << ": " << X << '\n'
typedef pair PII;const int N = 1e5 + 10, INF = 0x3f3f3f3f;signed main()
{int n;cin >> n;vector a(n);for (int i = 0; i < n; ++i)cin >> a[i];double avg = (double)accumulate(a.begin(), a.end(), 0) / n;double s = 0;for (int i = 0; i < n; ++i){s += (a[i] - avg) * (a[i] - avg);}s /= (double)n;s = sqrt(s);for (int i = 0; i < n; ++i){printf("%.17lf\n", (a[i] - avg) / s);}return 0;
}