結果： 分析：可知，數據的離散性大大降低，數據之間的內聚性增加，數據更加密集！ ...

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　　歸一化（Rescaling，max-min normalization，有的翻譯為離差標准化）是指將數據縮放到[0,1]范圍內，公式如下： X' = [X - min(X)] / [max(X) - min(X)] 　　標准化（Standardization, Z-score ...

（Normalization）與標准化（Standardization）。它們具體是什么？帶來什么益處？具 ...

一、是什么？ 1. 歸一化 　　是為了將數據映射到0~1之間，去掉量綱的過程，讓計算更加合理，不會因為量綱問題導致1米與100mm產生不同。 　　歸一化是線性模型做數據預處理的關鍵步驟，比如LR，非線性的就不用歸一化了。 　 歸一化就是讓不同維度之間的特征在數值上有一定比較性 ...

關於數據預處理的幾個概念 歸一化 (Normalization)： 屬性縮放到一個指定的最大和最小值（通常是1-0）之間，這可 ...

歸一化與標准化區別 歸一化 常用的方法是通過對原始數據進行線性變換把數據映射到[0,1]之間，變換函數為： 不同變量往往量綱不同，歸一化可以消除量綱對最終結果的影響，使不同變量具有可比性。在不涉及距離度量、協方差計算、數據不符合正太分布的時候，可以使用歸一化方法。比如圖像處理中，將RGB ...

為什么需要做歸一化或者標准化 一句話解釋就是為了讓我們求解loss最低值的過程中更加的平穩和緩，容易收斂。 具體解釋可以看這里: 特征工程中的「歸一化」有什么作用？ - 憶臻的回答 - 知乎 https://www.zhihu.com/question/20455227/answer ...