标准化&归一化
Standardization: z-score标准化（-1 ~ 1）
将数据均值转化为0，标准差转化为1。处理后的数据符合标准正态分布。
Normalization: min-max归一化（0 ~ 1）
利用最大最小值，将数据进行线性转化，范围落在（0 ~ 1）。
为何要标准化/归一化
1 可以提升模型的收敛速度 采用梯度下降法求解时，归一化后优化形状变为圆形，梯度方向直指圆心，迭代速度变快，大大减少寻找最优解的时间；
2 提升模型的精度 设计距离计算时，数量级小的特征对结果的影响远远小于数量级大的特征，对精度造成损失，归一化可以使各个特征对结果做出的贡献相同。
适用场合
基于树算法不需要标准化（决策树、RF、XGboost等）
1、在分类、聚类算法中，需要使用距离来度量相似性的时候、或者使用PCA技术进行降维的时候，标准化Z-score 表现更好。
2、在不涉及距离度量、协方差计算、数据不符合正太分布的时候，可以使用min-max或其它归一化方法。比如图像处理中，将RGB图像转换为灰度图像后将其值限定在[0~255]的范围。
归一化min-max后，其协方差产生了倍数值的缩放，因此这种方式无法消除量纲对方差、协方差的影响，对PCA分析影响巨大；同时，由于量纲的存在，使用不同的量纲、距离的计算结果会不同。
标准化z-score方式中，新的数据由于对方差进行了归一化，这时候每个维度的量纲已经等价了，每个维度都服从均值为0、方差1的正态分布，在计算距离时，每个维度都是去量纲化的，避免了不同量纲的选取对距离计算产生的巨大影响。参考：https://blog.csdn.net/sjyttkl/article/details/80181018
sklearn实现
# min-max归一化
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
std=MinMaxScaler()
X_std=std.fit_transform(X_train)# z-score标准化
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
std=StandardScaler()
X_std=std.fit_transform(X_train)为了让测试集和训练集有相同的标准化或归一化变换，一般先fit (train) ，再transform ( train) 、transform ( test)。
内容略有单薄，其实是来蹭勋章的 o(*////▽////*)q 第二颗勋章get ! 10.24原来是程序员节日！又涨知识了。