機器學習中的標準化&歸一化

（一）歸一化的作用   在機器學習領域中，不同評價指標（即特徵向量中的不同特徵就是所述的不同評價指標）往往具有不同的量綱和量綱單位，這樣的情況會影響到數據分析的結果，爲了消除指標之間的量綱影響，需要進行數據標準化處理，以解決數據指標之間的可比性。原始數據經過數據標準化處理後，各指標處於同一數量級，適合進行綜合對比評價。其中，最典型的就是數據的歸一化處理。（可以參考學習：數據標準化/歸一化） 簡而言

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