结果： 分析：可知，数据的离散性大大降低，数据之间的内聚性增加，数据更加密集！ ...

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　　归一化（Rescaling，max-min normalization，有的翻译为离差标准化）是指将数据缩放到[0,1]范围内，公式如下： X' = [X - min(X)] / [max(X) - min(X)] 　　标准化（Standardization, Z-score ...

（Normalization）与标准化（Standardization）。它们具体是什么？带来什么益处？具 ...

一、是什么？ 1. 归一化 　　是为了将数据映射到0~1之间，去掉量纲的过程，让计算更加合理，不会因为量纲问题导致1米与100mm产生不同。 　　归一化是线性模型做数据预处理的关键步骤，比如LR，非线性的就不用归一化了。 　 归一化就是让不同维度之间的特征在数值上有一定比较性 ...

关于数据预处理的几个概念 归一化 (Normalization)： 属性缩放到一个指定的最大和最小值（通常是1-0）之间，这可 ...

归一化与标准化区别 归一化 常用的方法是通过对原始数据进行线性变换把数据映射到[0,1]之间，变换函数为： 不同变量往往量纲不同，归一化可以消除量纲对最终结果的影响，使不同变量具有可比性。在不涉及距离度量、协方差计算、数据不符合正太分布的时候，可以使用归一化方法。比如图像处理中，将RGB ...

为什么需要做归一化或者标准化 一句话解释就是为了让我们求解loss最低值的过程中更加的平稳和缓，容易收敛。 具体解释可以看这里: 特征工程中的「归一化」有什么作用？ - 忆臻的回答 - 知乎 https://www.zhihu.com/question/20455227/answer ...