如何理解归一化（normalization）?

Answer 1

进行归一化处理的原因在于消除数据指标之间的量纲影响，使得不同特征向量处于同一数量级，以提升数据分析的准确性和效率。通过归一化，数据被限定在特定范围内（如[0,1]或[-1,1]），降低奇异样本数据对模型训练的影响，进而加快训练速度，提升收敛性和可能的精度。

不进行归一化处理时，特征向量中的不同特征可能具有不同的取值范围，导致目标函数形状扁平，梯度方向偏离最小值方向，增加训练时间。归一化后，目标函数形状变得更加圆润，训练过程加速，减少弯路。归一化的主要好处包括加快训练速度和提升模型的精度。

归一化方法包括最大最小标准化、z-score标准化、神经网络归一化和L2范数归一化。最大最小标准化通过线性函数将数据转换到[0,1]范围内，适用于数值集中情况，但易受最大值和最小值不稳定的影响。z-score标准化将数据集转换为均值为0、方差为1的分布，要求原始数据近似符合高斯分布，适用于分类、聚类和降维场景。神经网络归一化通过非线性函数映射较大或较小的数值，适用于数据分化较大的场景。L2范数归一化则是将特征向量中每个元素除以其L2范数，适用于特征向量元素大小差异较大的情况。

选择归一化方法时，需考虑数据特点、输出结果要求和是否存在极端值等因素。当对输出范围有明确要求、数据较为稳定、或存在异常值和噪音时，应考虑使用归一化处理。