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1.数据归一化的直观感受
直观来看，就是将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间（0,1）或者（-1,1），目的是后续处理数据方便。
2.数据归一化的作用
（1）把有量纲表达式变成无量纲表达式，便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权。
（2）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。
3.数据归一化的理解
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，这些性质是归一化的前提。比如：线性变换不会改变原始数据的数值排序。
4.数据归一化的应用场景
（1）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）去量纲场景：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。