介绍 Intro 解决的问题 常用方法 Methods 线性归一化 非线性归一化 Ref 介绍 Intro 数据的归一化，就是将各路嘈杂的数据映射到一个统一的区间上，只保留相对尺度而消去背景信息，从而方便下一步处理。 常用的归一化区间有 [0,1] [ 0 , 1 ] [−1,1] [ − 1 , 1 ] [−0.5,0.5] [ − 0.5 , 0.5 ] [a,b] [ a , b ] 自定义区间 解决的问题 输入的数据单位不一样，导致难以直接处理。比如给人推荐衣服，身高的参数可能是
数据归一化是将不同范围的数据映射到统一区间，常用于处理单位不一致和数值范围差异大的问题，以优化模型效果。常见的归一化方法包括线性和非线性归一化，如sigmoid和tanh函数。
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