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在机器学习中，数据归一化是为了让不同特征之间的权重更加平衡，统一量纲，防止某些特征因数据本身特性对模型的影响过大。具体来说，是将每个特征按照一定比例进行缩放。

最大值最小值归一化

标准归一化

对比
最大值最小值归一化依赖最大和最小值，标准归一化依赖所有值
最大值最小值范围区间为[0,1]，标准化归一化无区间，均值为0方差为1