数据归一化

数据归一化normalization
目的：
- 统一量纲
- 达到更好的模型训练效果（如BP算法中加速收敛）

方法

线性函数归一化

如使用原始数据的最小、最大值将原始数据变换到[0,1]范围内

0均值标准化（Z-scorestandardization）

将原始数据转化为均值为0，方差为1的数据集，公式为

其中，μ、σ分别为原始数据集的均值、方差。该方法要求原始数据的分布近似为高斯分布，否则归一化的效果会变差。
那什么情况下使用什么归一化方法呢？

参考

1.http://blog.csdn.net/zbc1090549839/article/details/44103801