特征归一化

归一化：数据转化为 $[0,1]$ 之间的数，例如先行归一化 $Xnorm = (X-Xmin)/(Xmax - Xmin)$

标准化：数据转化为期望为0，方差为1的数，例如 $Xnorm = (X - \mu ) / \sigma$

中心化：数据转化为0均值

目的：1）对于基于梯度优化方法求解更快，例如svm,logistic回归，线性回归，神经网络，对于决策树模型，使得各参数更新速度一致，避免更新路径Z字形。由于其节点分裂主要依据信息增益，信息增益比，gini指数等，归一化并不会改变这些数值，所以没有作用

2）避免某些数值过大引发计算问题

3）无量纲化，平衡各个数据之间的重要性，避免某些特征被其他特征淹没。

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