歸一化（Normalization）和標準化（Standardization）

歸一化和標準化 特徵縮放是數據要做的最重要的轉換之一。除了個別情況，當輸入的數值屬性量度不同，不同的特徵指標有的不一樣的量度和單位，這樣就會影響到數據分析的結果，以至於機器學習算法的性能都不會好，此時就需要對數據進行歸一化或標準化的處理。 概念 **歸一化：**值被轉變、重新縮放，把數據變爲（0，1）之間的小數，把有量綱表達式變成無量綱表達式。 **標準化：**將數據按比例縮放，使之落入一個小的特

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