在机器学习和深度学习中，归一化是一种常见的预处理技术，用于将输入数据调整到特定范围或尺度。这样做的目的是为了使得模型更容易训练，提高模型的性能。
归一化的主要目的是消除不同特征之间的量纲影响，使得每个特征都在同一数量级上进行比较和计算。这样可以避免由于量纲不同导致的数值不稳定和模型性能下降的问题。
归一化的方法有很多种，其中最常见的是最小-最大归一化（Min-Max Normalization）和Z-score标准化。
1. 最小-最大归一化：这种方法将输入数据映射到一个指定的范围内，通常是[0,1]。具体来说，对于每一个特征，我们将其值减去该特征的最小值，然后除以该特征的最大值与最小值之差。这样处理后，所有特征的值都会落在[0,1]之间。
2. Z-score标准化：这种方法通过计算每个特征的均值和标准差，然后将每个特征的值减去均值，再除以标准差。这样处理后，所有特征的值都会落在[-∞,∞]之间。
这两种方法各有优缺点。最小-最大归一化可以保持原始数据的相对顺序，但可能会导致一些特征的绝对值被放大或缩小，从而影响模型的性能。而Z-score标准化可以消除这些影响，但可能会改变原始数据的相对顺序。
在实际使用中，我们需要根据具体的任务和数据特性来选择合适的归一化方法。例如，如果数据中的值都是正数，那么最小-最大归一化可能更适合；如果数据中有负数或者零，那么Z-score标准化可能更适合。
川公网安备51015602000223号
