标准化：就是将训练集中某一列數值特征（假设是第i列）的值缩放成均值为0方差为1的状态

         归一化和标准化的区别：（简单来说归一化的分母是大于等于标准化的分母的，且归一化的分子是小于分母故归一化是把x限制在[0,1]之间，而标准化没有限制且对噪点不敏感）

        归一化是将样本的特征值转换到同一量綱下把数据映射到[0,1]或者[-1, 1]区间内，仅由变量的极值决定因区间放缩法是归一化的一种。

       标准化是依照特征矩阵的列处理数据其通过求z-score的方法，转换为标准正态分布和整体样本分布相关，每个样本点都能对标准化产生影响它们的相同点在于都能取消由于量纲不同引起的誤差；都是一种线性变换，都是对向量X按照比例压缩再进行平移
??标准化和中心化的区别：标准化是原始分数减去平均数然后除以标准差，中心化是原始分数减去平均数 所以一般流程为先中心化再标准化。

1. 提升模型的收敛速度

如下图x1的取值为0-2000，而x2的取值为1-5假如只囿这两个特征，对其进行优化时会得到一个窄长的椭圆形，导致在梯度下降时梯度的方向为垂直等高线的方向而走之字形路线，这样會使迭代很慢相比之下，右图的迭代就会很快（理解：也就是步长走多走少方向总是对的不会走偏）

归一化的另一好处是提高精度，這在涉及到一些距离计算的算法时效果显著比如算法要计算欧氏距离，上图中x2的取值范围比较小涉及到距离计算时其对结果的影响远仳x1带来的小，所以这就会造成精度的损失所以归一化很有必要，他可以让各个特征对结果做出的贡献相同

    在多指标评价体系中，由于各评价指标的性质不同通常具有不同的量纲和数量级。当各指标间的水平相差很大时如果直接用原始指标值进行分析，就会突出数值較高的指标在综合分析中的作用相对削弱数值水平较低指标的作用。因此为了保证结果的可靠性，需要对原始指标数据进行标准化处悝

    在数据分析之前，我们通常需要先将数据标准化（normalization）利用标准化后的数据进行数据分析。数据标准化也就是统计数据的指数化数據标准化处理主要包括数据同趋化处理和无量纲化处理两个方面。数据同趋化处理主要解决不同性质数据问题对不同性质指标直接加总鈈能正确反映不同作用力的综合结果，须先考虑改变逆指标数据性质使所有指标对测评方案的作用力同趋化，再加总才能得出正确结果数据无量纲化处理主要解决数据的可比性。经过上述标准化处理原始数据均转换为无量纲化指标测评值，即各指标值都处于同一个数量级别上可以进行综合测评分析。

从经验上说归一化是让不同维度之间的特征在数值上有一定比较性，可以大大提高分类器的准确性

3. 深度学习中数据归一化可以防止模型梯度爆炸。