規範化、歸一化、標準化、中心化、正則化

規範化、歸一化、標準化、中心化

規範化指的是對數據進行規範處理，包含歸一化、標準化和中心化。歸一化包括最大最小歸一化、均值歸一化。
維基百科中對規範化的方法有定義，詳細可見 https://en.wikipedia.org/wiki/Feature_scaling

1. 最大最小歸一化 (min-max normalization, rescaling)

通過此方法放縮後，數據範圍會被限制在[0, 1]。此外還有其變體：

此方法處理後數據會被限制在[a, b]範圍內，能夠認爲是廣義的歸一化

2. 均值歸一化(mean normalization)

此時數據範圍變爲[-1,1]

3. 標準化 (Standardization, Z-score Normalization)

4. 中心化/零均值化 (Zero-centered)

正則化

見 <>