为什么要归一化

在许多机器学习和深度学习问题中，特征值的范围和分布可能会有很大的差异。这可能会导致某些特征值在模型中具有更高的权重，而其他特征值则被忽略。为了解决这个问题，我们可以通过归一化来标准化数据集中的特征值。

归一化是一个简单但非常有用的技术，可以将数据的特征值转换为相似范围内的值。其中最常见的方法是“最小-最大归一化”，也称为“离差标准化”。该方法通过对每个特征值进行缩放，使其范围在0到1之间。具体而言，对于每个特征值x，我们可以使用以下公式进行转换：

x_norm = (x - x_min) / (x_max - x_min)

其中，x_min和x_max分别代表数据集中特征值的最小值和最大值。通过这种方法，我们可以将数据集中的所有特征值都映射到相同的范围内，从而消除了特征值间的差异，并使模型更加公正。

归一化还可以通过“零均值归一化”，也称为“标准分数归一化”，来实现。在这种方法中，我们对每个特征值进行缩放，使其均值为0，标准差为1。具体而言，对于每个特征值x，我们可以使用以下公式进行转换：

x_norm = (x - μ) / σ

其中，μ和σ分别代表数据集中特征值的平均值和标准差。通过这种方法，我们可以将数据集中的所有特征值都转换为标准分数，使其能够在不同的数据集之间进行比较。

总的来说，归一化是一个非常有用的技术，可以提高模型的准确性和稳定性。无论您是从事机器学习还是深度学习，归一化都是一个必不可少的环节。