数据归一化和标准化的作用
数据归一化（Normalization）和数据标准化（Standardization）都是对数据进行预处理的方法，目的是使得数据在某个特定的范围内，以便更好地进行分析和比较。
数据归一化通常是将数据按照一定的比例缩放到0到1的范围内，使得数据的取值范围更加统一。数据归一化的作用包括：
1. 增加模型的收敛速度：在训练模型时，如果不对数据进行归一化，不同特征的取值范围可能会有很大的差异，会导致训练过程中某些特征的权重调整过慢，从而导致模型收敛速度较慢。通过归一化，可以缩小不同特征之间的差异，加快模型的收敛速度。
2. 防止特征间的权重不均衡：在模型中，特征的权重通常是根据它们对预测结果的贡献来确定的。如果某个特征的取值范围较大，那么它对预测结果的贡献就会较大，而其他特征的贡献可能会被忽略。通过归一化，可以使得不同特征的取值范围一致，以便更加准确地评估它们对预测结果的贡献。
数据标准化是将数据按照均值为0、标准差为1的标准正态分布进行缩放，使得数据围绕着均值
附近分布。数据标准化的作用包括：
1. 提高模型的稳定性：标准化后的数据集更加稳定，不受极端值（outlier）的影响。如果在模型训练过程中存在异常值，它们可能会对模型产生较大的干扰。通过标准化，可以降低异常值的影响，提高模型的稳定性和鲁棒性。
2. 便于比较不同特征：标准化后的数据具有相同的均值和标准差，使得不同特征之间的比较更加准确。标准化后的特征具有相同的标准差，可以避免某些特征由于取值范围较大而对模型产生较大的影响。
总而言之，数据归一化和标准化的作用是使数据具有相同的尺度，消除不同特征之间的差异，提高模型的性能和稳定性。
正则化和归一化的关系

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