概述
1. 概述
数据的归一化和标准化是特征缩放(feature scaling)的方法，是数据预处理的关键步骤。不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位，这样的情况会影响到数据分析的结果，为了消除指标之间的量纲影响，需要进行数据归一化/标准化处理，以解决数据指标之间的可比性。原始数据经过数据归一化/标准化处理后，各指标处于同一数量级，适合进行综合对比评价。
归一化/标准化实质是一种线性变换，线性变换有很多良好的性质，这些性质决定了对数据改变后不会造成“失效”，反而能提高数据的表现，这些性质是归一化/标准化的前提。比如有一个很重要的性质：线性变换不会改变原始数据的数值排序。具体作用可总结如下：
（1）某些模型求解需要
- 在使用梯度下降的方法求解最优化问题时， 归一化/标准化后可以加快梯度下降的求解速度，即提升模型的收敛速度。
- 一些分类器需要计算样本之间的距离(如欧氏距离)，例如KNN。如果一个特征值域范围非常大，那么距离计算就主要取决于这个特征，从而与实际情况相悖(比如这时实际情况是值域范围小的特征更重要)。
（2）无量纲化
例如房子数量和收入，因为从业务层知道，这两者的重要性一样，所以把它们全部归一化。 这是从业务层面上作的处理。
（3）避免数值问题
太大的数会引发数值问题。
2. 归一化和标准化（线性变换）
2.1 归一化（Normalization）
归一化一般是将数据映射到指定的范围，用于去除不同维度数据的量纲
最后
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