两种常用的归一化方法：
（1）min-max标准化
（2）Z-score标准化方法
1.min-max标准化（Min-Max Normalization）（线性函数归一化）
定义：也称为离差标准化，是对原始数据的线性变换，使得结果映射到0-1之间。
本质：把数变为【0,1】之间的小数。
转换函数：（X-Min）/(Max-Min)
如果想要将数据映射到-1,1，则将公式换成：（X-Mean）/(Max-Min)
其中：max为样本数据的最大值，min为样本数据的最小值，Mean表示数据的均值。
缺陷：当有新数据加入时，可导致max和min的变化，需要重新定义。
0均值标准化（Z-score standardization）
定义：这种方法给与原始数据的均值（mean）和标准差（standard deviation）进行数据的标准化。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.
本质：把有量纲表达式变成无量纲表达式。
转换函数：（X-Mean）/(Standard deviation)
https://blog.csdn.net/program_developer/article/details/78637711
https://blog.csdn.net/zxd1754771465/article/details/73558103 | 
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