两个 归一化方法
归一化方法通常用于将数据缩放到特定的范围，例如 [0,1] 或 [-1,1]，以便更好地进行数据处理和分析。以下是两种常见的归一化方法：
1. Min-Max归一化（也称为离差标准化）：
该方法将原始数据缩放到 [0,1] 范围。
数学公式如下：
\(normalized\_value = \frac{original\_value - min\_value}{max\_value - min\_value}\)
其中，\(normalized\_value\) 是归一化后的值，\(original\_value\) 是原始值，\(min\_value\) 和 \(max\_value\) 分别是数据中的最小值和最大值。
2. Z-score归一化（也称为标准分数）：
该方法将原始数据转换为标准正态分布，即均值为 0，标准差为 1。
正则化和归一化的关系
数学公式如下：
\(normalized\_value = \frac{original\_value - mean\_value}{standard\_deviation}\)
其中，\(normalized\_value\) 是归一化后的值，\(original\_value\) 是原始值，\(mean\_value\) 和 \(standard\_deviation\) 分别是数据中的均值和标准差。
这两种方法各有优缺点，选择哪种方法取决于具体的应用场景和需求。Min-Max归一化适用于数据范围较小的情况，而Z-score归一化适用于数据分布较为离散的情况。

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