数据预处理之归一化和标准化

对于数据的预处理分在思想上称之为归一化以及标准化（normalization）。

首先将归一化/ 标准化，就是将数据缩放（映射）到一个范围内，比如[0,1],[-1,1]，还有在图形处理中将颜色处理为[0,255]；归一化的好处就是不同纬度的数据在相近的取值范围内，这样在进行梯度下降这样的算法的时候，曲线将会更加简单（由原始的椭圆变成了圆形），如下图所示：

至于缩放的原理就是量纲代表，比如身高和指甲宽度，如果统一都是厘米那么两者不是一个数量级，如果把身高的量纲改为米，那么你会发现身高取值范围和指甲宽度其实是相近的取值范围，这样避免了某个维度成为了影响学习结果的主导。

常见的归一化/ 标准化

1. Standard Scala（z-score standardization）：是标准化处理；将元素通过下面的公式进行处理：

x =(x -