目的：将整个数据集调整为对算法干扰最小的结构，以便提高最终算法的训练效果。
一、采样
在数据集中，未必所有的数据都需要，用采样提取数据
采样：按照某种规律从样本中挑选目标数据
1、随机采样
有放回/无放回
2、系统采样
等距采样，无放回
3、分层采样
将数据分类，在每个类中抽取，再进行组合
二、归一化
当数据集中的数据变化梯度大小不一，如同时存在年、月、日、米、光年等量纲时，相互之间的变换呈10的n次幂，用归一化可以减少这种计算。
归一化：将数据限定在[0，1]，简化计算
三、去噪
样本中可能存在与常规信息不符的信息，这类信息对训练效果有极大影响，尤其是线性算法。
正态分布3倍方差原则：将落在三倍方差以外的点设为噪声除掉
四、过滤
同一份数据，目的不同，就要用不同的信息进行训练处理，挑取对本次训练有益的数据即为过滤。
去除不想作为训练样本但又不是噪声的数据，这与去噪不同。