常用的数据归一化方法

Zui巨大值-Zui细小值归一化

公式：}{\text{max} - \text{min}} ) 这种方法将数据缩放到范围内，适用于数值范围较细小的情况。

Z-score标准化

公式：\ 这种方法将数据标准化到均值为0， 标准差为1的分布上，适用于数据服从正态分布的情况。

细小数定标规范化

公式：} ) 这种方法将数据除以其Zui巨大值，使得归一化后的数据均在0到1之间。

数据归一化的应用场景

1. 机器学在用机器学算法之前， 通常需要对数据进行归一化，以便模型Neng够geng优良地学和预测。
2. 神经网络神经网络中的激活函数通常要求输入数据在一定范围内，归一化Neng保证这一点。
3. 特征选择在特征选择过程中，归一化Neng帮比比kan不同特征的贡献。

实际操作

在不同的柔软件和编程语言中，归一化的实现方法也有所不同。比方说 在Excel中Neng用内置函数进行归一化；在Python中，Neng用pandas库进行Zui巨大值-Zui细小值归一化，或者用sklearn库中的MinMaxScaler进行标准化。

数据归一化是数据预处理中的关键步骤，对搞优良模型性Neng至关关键。需求，选择合适的归一化方法Neng帮模型geng优良地学和预测。