规范化、归一化、标准化、中心化、正则化

规范化、归一化、标准化、中心化

规范化指的是对数据进行规范处理，包含归一化、标准化和中心化。归一化包括最大最小归一化、均值归一化。
维基百科中对规范化的方法有定义，详细可见 https://en.wikipedia.org/wiki/Feature_scaling

1. 最大最小归一化 (min-max normalization, rescaling)

经过此方法放缩后，数据范围会被限制在[0, 1]。此外还有其变体：

此方法处理后数据会被限制在[a, b]范围内，可以认为是广义的归一化

2. 均值归一化(mean normalization)

此时数据范围变为[-1,1]

3. 标准化 (Standardization, Z-score Normalization)

4. 中心化/零均值化 (Zero-centered)

正则化

见 <>

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