2020-02-19
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什么是线性归一化
这种归一化方法比较适用在数值比较集中的情况，数据点没有因为特征的基本性质而产生较大差异，即确保数据处于同一数量级（同一量纲），提高不同特征数据的可比性。这种方法有个缺陷，如果max和min不稳定，很容易使得归一化结果不稳定，使得后续使用效果也不稳定。实际使用中可以用经验常量值来替代max和min。
把每个特征向量（特别是奇异样本数据）的值都缩放到相同数值范围。如[0,1]或[-1,1]。最常用的归一化形式就是将特征向量调整为L1范数（就是绝对值相加），使特征向量的数值之和为1。L2范数就是欧几里得之和。
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