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倪妹巧
回答时间：2023-10-23 00:12:43
归一问题（Normalization problem）指的是在机器学习等领域中，为了保证不同特征之间的比较公平和准确，需要将数值型特征进行标准化处理，使其具有相同的数值范围和均值，使得在不同特征之间的比较更加合理。常见的归一方法有最大最小值归一化、Z-Score标准化等。
最大最小值归一化：将特征值缩放到[0,1]的范围内，公式为：x_norm=(x-x_min)/(x_max-x_min)。
Z-Score标准化：将特征值缩放到均值为0，标准差为1，公式为：x_norm=(x-μ)/σ，其中μ是所有样本的均值，σ为标准差。
归一化方法的选择需要根据实际数据的分布情况来进行选择。归一化处理对于机器学习算法的性能优化有很大作用，可以提高模型的准确率和稳定性。
雪梨数学思维
回答时间：2023-10-23 00:23:43
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