特征缩放/归一化

  有些特征的值是有界限的，比如经纬度。有些模型是输入的平滑函数，比如线性回归模型、逻辑回归模型，它们会受到输入尺度的影响。
  如果模型对输入特征的尺度很敏感，就需要进行特征缩放。特征缩放会改变特征的尺度。

1、Min-Max缩放

Min-Max标准化将数据转换在[0,1]区间内。
$$x=\frac{x-Min}{Max-Min}$$

2、z-score标准化/方差缩放

z-score标准化处理过的数据，符合标准正态分布（均值为0，标准差为1)。

x=x−μσx = \frac{x-\mu}{\sigma}x=