由于翻译、以讹传讹以及一些巧合，这几个概念有点乱，尝试整理一下。
1. 归一化Normalization
有的翻译成正常化，可以理解，但翻译成标准化就离谱了。英文本身倒是没有一，但从效果来看，做到了归一。能够归到0~1范围的，都可以叫做广义的归一化。
1.1 区间缩放
也叫缩放归一化，很好理解，x' = (x-min)/(max-min)，显然区间映射到了[0, 1]。
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
MinMaxScaler().fit_transform(my_data)
也可以使用pandas的操作：
df = (df - df.min()) / (df.max() - df.min())
1.2 狭义归一化normailize
一般对行向量进行操作，使之成为单位向量。
from sklearn.preprocessing import Normalizer
Normalizer().fit_transform(my_data)
处理成DataFrame，可以验证一下：
df.apply(lambda row: sum(row**2), axis=1) # 全等于1
2. 标准化Standardization
一般指Z-score标准化，是按照每列进行处理的，x' = (x-x.mean())/x.std()，因为出现了标准差吧，所以叫标准化。减去均值把数据都移到了0周围，除以标准差(代表数据的差异幅度)，消除了自身特征的尺度，各个维度的特征一视同仁，并且把太挤的散开，太散的聚起来。标准化后的数据均值为0，标准差为1。如果本身是正态分布的话，标准化后就变成标准正太分布。
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
StandardScaler().fit_transform(my_data)
也可以使用pandas的操作，注意样本标准差的区别：
# 默认为样本标准差ddof=1, 计算整体标准差, 可令ddof=0
df = (df - df.mean())/df.std(ddof=0)
也有叫做标准差归一化的，个人觉得不妥，因为根本没有归到一。
3. 正则化Regularization
这其实不属于数据的预处理，可以认为所有减小过拟合的手段都叫做正则化，比如损失函数里增加一个L2范数正则项。混乱的原因猜测如下：
- 范数的英文叫
norm，这跟归一化normalization很像。 - 深度学习的
批量归一化叫Batch Normalization，是一种很重要的正则化方法。 - 正态分布的正态叫
normal，切记：标准化之后不一定是正态分布。
4. 白化Whitening
主要是消除特征间的相关性，比之前的稍微复杂一些，以PCA白化为例。首先作主成分分析PCA，分离出方差大但互相不相关的特征，降维，把topK不相关的成分，作为新的特征，然后把原数据映射到新的特征空间上。
from sklearn.decomposition import PCA
K = 5
pca = PCA(n_components=K, whiten=True)
result = pca.fit_transform(my_data)
另有ZCA白化，不展开了。
5. 其它
5.1 离散化
最简单的二值化：
from sklearn.preprocessing import Binarizer
Binarizer(threshold=3).fit_transform(my_data)
可以用KBinsDiscretizer进行离散化，也可以用pandas的cut或者qcut进行分箱。
5.2 独热化
就是把值改成独热编码one-hot，操作的时候注意，只对值比较少的列进行操作，不然一下子挤爆内存，可以统计一下频率，只对前几名进行编码，其它的统一给一个other的分类。
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
OneHotEncoder().fit_transform(my_data.reshape((-1,1)))
# <... in Compressed Sparse Row format>
还可以使用pd.get_dummies进行独热化。
5.3 多值化
相对于独热化，可以叫做multi-hot，也是形成0-1矩阵，这个没有直接的方法，需要多步操作。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([[1, 'a,b'], [2, 'b,c'], [3, 'a,c,d']],
columns=['num', 'types'])
# 统计出所有类型
all_types = []
for x in df.types:
all_types.extend(x.split(','))
unique_types = pd.unique(all_types)
# 构造矩阵，遍历赋值
dummies = pd.DataFrame(np.zeros((len(df), len(unique_types))),
columns=unique_types)
for i, type_ in enumerate(df.types):
indices = dummies.columns.get_indexer(type_.split(','))
dummies.iloc[i, indices] = 1
df = df.join(dummies.add_prefix('type_'))
效果如下：