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特征归一化和标准化是数据挖掘中的重要步骤，用于消除特征间尺度差异，确保机器学习算法的稳定性和效率。常用方法包括最大最小归一化和标准化，其中最大最小归一化将特征值缩放到[0,1]区间，标准化则使其服从均值为0，标准差为1的分布。这两种方法适用于距离度量和梯度下降算法，如KNN、PCA和SVM。并非所有算法都需要特征缩放，例如概率模型和基于树的模型。损失函数的等高线形状与特征缩放有关，合适的缩放可以加速梯度下降的收敛速度。"
111765800,10294675,C++实现五子棋联机对战代码解析,"['C++编程', '游戏开发', '网络编程', '算法设计', '棋类游戏']
一文了解特征归一化/标准化
特征归一化（
Feature Scaling）或特征标准化（
Feature Normalization）是一种数据预处理技术，用于将不同特征的数值范围统一到相同的尺度上，以便更好地训练机器学习模型。它可以提高模型训练的收敛速度和性能，并且可以减少特征之间的偏差，使得不同特征对模型的影响更加平衡。
常见的特征归一化方法包括：
- 最大最小值归一化（
Min-Max Scaling）：将每个特征的数值都缩放到[0,1]的范围内，公式如下：
x n o r m = x − x m i n x m a x − x m i n x_{norm}=\frac{x-x_{min}}{x_{max}-x_{min}} x
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