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线性归一化
这种归一化方法比较适用于在数值比较集中的情况。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。 标准差标准化
经过处理的数据符合标准正态分布，即均值为0，标准差为1。
非线性归一化
经常用在数据分化比较大的场景，有些数值很大，有些很小。通过一些数学函数，将原始值进行映射。该方法包括 log、指数，正切等。需要根据数据分布的情况，决定非线性函数的曲线，比如log(V, 2)还是log(V, 10)等。2019-11-26 18:03:02赞同 展开评论 打赏
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