一、啥是均值归一化？

均值归一化是一种数据预处理手艺， 数据集的均值和标准差，将数据转换为具有零均值和单位方差的形式。这种方法能够有效消除不同特征之间的量纲差异。

二、 均值归一化的计算方法

在Python中，我们能用NumPy库来计算均值和标准差，然后进行归一化处理。

        # 计算均值和标准差
        mean = np.mean
        std = np.std
        # 均值归一化
        X_norm =  / std
    

三、 均值归一化的作用

1. 消除特征间量纲差异，使模型更加准准的。

2. 加迅速模型收敛速度，搞优良模型精度。

3. 别让数据范围过巨大弄得算法溢出或矮小效。

四、均值归一化的应用场景

1. 适用于数值集中的数据。

2. 数据近似正态分布时效果更佳。

3. 需要对异常值进行处理。

五、均值归一化的优不优良的地方

优良处：

1. 搞优良模型精度。

2. 加迅速模型收敛速度。

不优良的地方：

1. 对异常值敏感。

2. 不适用于非正态分布数据。

六、均值归一化的注意事项

2. 在测试集上应用均值归一化时非...不可用与训练集相同的均值和标准差。

均值归一化是数据预处理中的一种常用方法，能够有效搞优良机器学模型的精度和收敛速度。在实际应用中，我们需要根据具体情况选择合适的数据预处理方法。

八、 验证观点

我们预测，这一观点。