机器学习中的特征缩放

特征缩放是机器学习中常用的一种预处理技术，旨在将特征数据按比例缩放，以便使其具有相似的尺度范围。在许多机器学习算法中，特征的尺度差异可能会导致问题，因为某些特征的值范围可能远远大于其他特征，从而对模型的训练和性能产生不良影响。通过特征缩放，我们可以将所有特征的值映射到一个相对统一的范围内，以确保模型能够更好地学习特征之间的关系。

特征缩放的两种常见方法是标准化和归一化。接下来，我将详细介绍这两种方法，并提供相应的代码示例。

1. 标准化（Standardization）：
   标准化是一种常用的特征缩放方法，通过对特征进行均值移除和方差缩放，使特征数据符合标准正态分布（均值为0，方差为1）。这可以通过以下公式实现：

X_scaled = (X - mean(X)) / std(X)

其中，X表示原始特征数据，mean(X)表示特征的均值，std(X)表示特征的标准差。下面是一个使用Python实现标准化的示例代码：

import numpy as np