归一化和标准化

（一） 归一化：

1.1目的：

解决量纲的不统一，将数据统一在0-1之间。
解释如下:

左边为归一化的原因是：量纲相同，所以权重的影响相同，如：y=0.1x1+100x2,此时没有做归一化处理，x2的结果会影响其值更严重。

1.2 计算公式：

1.3归一化的优缺点：

优点是一定可以把数值归一到 0到 1 之间，缺点是如果有一个离群值，正如我们举的例子一样，会使得一个数值为 1，其它
数值都几乎为 0，所以受离群值的影响比较大。
api： from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

（二） 标准化：

2.1 目的：

为了解决数据混乱，偏差严重的问题。

2.2 公式：

2.3 api：