1、把數變為（0，1）之間的小數 主要是為了資料處理方便提出來的，把資料對映到0～1範圍之內處理，更加便捷快速。 2、把有量綱表示式變為無量綱表示式 歸一化是一種簡化計算的方式，即將有量綱的表示式，經過變換，化為無量綱的表示式，成為純量。
好處：1）歸一化後加快了梯度下降求最優解的速度；
2）歸一化有可能提高精度（如knn）資料的標準化是將資料按比例縮放，使之落入乙個小的特定區間。由於信用指標體系的各個指標度量單位是不同的，為了能夠將指標參與評價計算，需要對指標進行規範化處理，通過函式變換將其數值對映到某個數值區間。
好處：1）使得不同度量之間的特徵具有可比性，對目標函式的影響體現在幾何分布上，而不是數值上
2） 不改變原始資料的分布
歸一化和標準化
主要是讀了這篇文章才深入理解這兩個的區別 歸一化 對原始資料進行線性轉換到 0,1 區間，如下 最小值和最大值特別容易受異常值影響，因此魯棒性不好，比較適合傳統的小資料場景 標準化 最常用的方法是z score標準化，即將資料轉化成均值為0，標準差為1，處理方法如下 其中理論解釋 歸一化的依據非常簡...
標準化和歸一化
歸一化 0 1 normalization min max normalization 把數變為 0，1 之間的小數，特徵資料範圍不同歸一化後方便統一處理 這種方法有乙個缺陷就是當有新資料加入時，可能導致max和min的變化，需要重新定義 z score 標準化 zero mean normaliz...
歸一化和標準化
一，歸一化 處理不同特徵之間資料相差不是太大的問題。特徵1特徵2 特徵3特徵4802 1030404 1540303 1245 以計算80這個位置進行轉換為例，特徵1這一列 x 80 30 80 30 1 x 1 1 0 0 1 故80轉換化為x 1 其它位置同理。如下 from sklearn.p...