给出任何类型的数据,解释正常化概念.
标准化是通常用于数据预处理的过程,用于将不同尺度上测量的值带到共同的尺度.当数据集中的特征有不同的范围或单位时,通常是必要的,这使得一些机器学习算法难以有效学习.标准化通过重新调整数据来工作,以便它落在一个特定范围内,通常在0到1之间.有几个方法来正常化数据,包括min-max正常化,平均正常化和z-score正常化.这些方法中的每一种都通过对数据应用不同的数学公式来标准化其尺度.例如,min-max正常化,重新调整所有值,以便它们落在0到1之间.这通过从特征数据中减去最小值,然后将特征结果分为特征结果.平均标准化,适合数据的数据正常化,包括从零分别分别的特征,然后在标准化过程中将数据分为零分别的特征.这种标准化技术也包括在标准化过程中将数据分别分为标准的特征,然后在标准化过程中将数据分为零分别的特征.