机器学习归一化和标准化

写篇文章记录下归一化和标准化的学习：来源

归一化和标准化的目的：加速模型的收敛

假设我有一组数据x，如图片蓝色所示，我对其除2，得到紫色的数据，从图中我们能看到，图像的范围变小了，假如我们设定一个特定的规则去缩放他，那么就可以引入下面的概念——标准化。

放大上图可以发现，数据都分布在0和1之间，

最小最大标准化的目的就是把数据放在0-1的范围里。也就是我们的归一化。

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这个就是我们的标准化：将数据调整为均值为 0、标准差为 1 的分布，保留原始数据分布的信息。