数据标准化&数据归一化

简介

1. 数据标准化
   • 标准化：Standardization。
   • 核心思想： 将数据变换为均值为0，标准差为1的分布（标准正态分布）。
2. 数据归一化
   • 归一化：Normalization。
   • 核心思想： 将数据线性变换到一个特定的区间，通常是[0, 1]或[-1, 1]。

标准化

z-score 标准化，即z分数，又称标准分数（standard score）。

归一化

Min-Max归一化（Min-Max Normalization），又称离差标准化。

作用

图像、时间序列等数据 要经过标准化或归一化后，再送入模型，参与训练 或 预测。

这可以有效防止梯度爆炸。