归一化和标准化都是属于“特征缩放”范畴。广义上，归一化属于标准化方法。
归一化有两种解释：
1、使样本的分布范围缩放到[0,1]，又名Rescaling，
2、使样本的分布范围缩放到[-0.5,0.5]，又名Mean normalization，
其他的标准化方法有：
1、使样本的分布均值为0，标准差为1，称为Standardization或者z-score，
2、使样本的长度为1，称为Scaling to unit length，
3、等等。。。
以上的方法都是针对样本的某一个特征进行的。
归一化和标准化都是属于“特征缩放”范畴。广义上，归一化属于标准化方法。
归一化有两种解释：
1、使样本的分布范围缩放到[0,1]，又名Rescaling，
2、使样本的分布范围缩放到[-0.5,0.5]，又名Mean normalization，
其他的标准化方法有：
1、使样本的分布均值为0，标准差为1，称为Standardization或者z-score，
2、使样本的长度为1，称为Scaling to unit length，
3、等等。。。
以上的方法都是针对样本的某一个特征进行的。
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