为什么要对数据做中心化和标准化处理？

本文作为学习笔记，内容摘抄自网页+自己的感想。如有错误的地方，还望指正。

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在回归问题和一些机器学习算法中，以及训练神经网络的过程中，通常需要对原始数据进行中心化（Zero-centered 或者 Mean-subtraction）处理和标准化（Standardization 或者 Normalization）处理。

1.矩阵中心化

矩阵中心化是使用数据减去数据的均值。表示n个数据样本的均值,x_i表示数据样本，则数据中心化使用如下公式计算：x_i^'=(x_i-),i=1,2,3,...,n。(假定数据样本进行了中心化，即)下面的图是数据做中心化（centering）前后的对比，可以看到其实就是一个平移的过程，平移后所有数据的中心是(0,0)。

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