数据归一化
数据预处理中，标准的第一步是数据归一化。虽然这里有一系列可行的方法，但是这一步通常是根据数据的具体情况而明确选择的。特征归一化常用的方法包含如下几种：
- min-max标准化
- 逐样本均值消减(也称为移除直流分量)
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Z-score
标准化(使数据集中所有特征都具有零均值和单位方差)
min-max标准化（Min-Max Normalization）（线性函数归一化）
定义：也称为离差标准化，是对原始数据的线性变换，使得结果映射到0-1之间。
本质：把数变为[0,1]之间的小数。
转换函数：（X-Min/(Max-Min)
如果想要将数据映射到[-1,1]，则将公式换成：（X-Mean/(Max-Min)
其中：max为样本数据的最大值，min为样本数据的最小值，Mean表示数据的均值。
缺陷：当有新数据加入时，可导致max和min的变化，需要重新定义。
Z-score标准化
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定义：这种方法给与原始数据的均值（mean）和标准差（standard deviation）进行数据的标准化。经过处理的数据符合标准正态分布，即均值为0，标准差为1.
本质：把有量纲表达式变成无量纲表达式。
转换函数：（X-Mean）/(Standard deviation)
其中，Mean为所有样本数据的均值。Standard deviation为所有样本数据的标准差。
逐样本均值消减
如果你的数据是平稳的（即数据每一个维度的统计都服从相同分布），那么你可以考虑在每个样本上减去数据的统计平均值(逐样本计算)。
Eg：对于图像，这种归一化可以移除图像的平均亮度值 (intensity)。很多情况下我们对图像的照度并不感兴趣，而更多地关注其内容，这时对每个数据点移除像素的均值是有意义的。
注意：虽然该方法广泛地应用于图像，但在处理彩色图像时需要格外小心，具体来说，是因为不同色彩通道中的像素并不都存在平稳特性。