用自己的话解释"扩展"这个概念.
机器学习的背景下,扩展是指调整数据中的特征值范围的过程,以便将所有特征带入可比的尺度.这一过程很重要,因为利用梯度方法的算法,例如线性回归,物流回归或神经网络,在输入特征进行扩展时,倾向于更快地融合并提供更高的精度.扩展还有助于防止某些更大的特征在特征具有不同范围的情况下主导其他特征.包括正常化,标准化和最小最大扩展等各种扩展技术.标准化涉及将数据转换为正常分布,平均为零和标准偏差为一.标准化也涉及创建正常分布,但相反,它减去并将标准偏差分成.最小最大扩展,另一方面,可以更快地进行数据,使每个特征在相同的尺度内更准确,更快地进行测量.通过提供更快的数据,每个特征都可以更快地进行测量,并更准确地执行相同的模型.