- 归一化：常用的方法是通过对原始数据进行线性变换把数据映射到[0,1]之间标准化：经过处理后的数据均值为0，标准差为1
其中μ是样本的均值，σ是样本的标准差，它们可以通过现有样本进行估计。在已有样本足够多的情况下比较稳定，适合现代嘈杂大数据场景。方差是衡量源数据和期望值相差的度量值，衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量归一化的依据非常简单，不同变量往往量纲不同，归一化可以消除量纲对最终结果的影响，使不同变量具有可比性。比如两个人体重差10KG，身高差0.02M，在衡量两个人的差别时体重的差距会把身高的差距完全掩盖，归一化之后就不会有这样的问题。标准化的原理比较复杂，它表示的是原始值与均值之间差多少个标准差，是一个相对值，所以也有去除量纲的功效。同时，它还带来两个附加的好处：均值为0，标准差为1。
