数据标准化是数据分析和机器人学习的预处理技术的一种用途，用于调整数据集合中要素的比例，使其处置于通用尺度，通常介于 0 到 1 或 1 到 1 之间。由于其规格模组而在模型中占据主导的地位，而在模型中占据主导地位，从而，使模型能更有效地从数据中学习。功能有不一样的单位或比例的场景中，数据标准化的含义至关重要，因为它有助提高机器学习算法的性能和稳定性。
数据标准化所涉问题及在不变曲值的范围内，将数据集合中数值转换为通用尺度。当数据集中的要素素具有不同的比例，这一点尤其重要，因为范围围绕比较的要素会对模型产出不成比例，从而导致结果有偏差。
最常用的标准化方法之一是最小最大的缩放，其中每个特都缩小到 0 到 1 之间的缩放。这是通过减去要素的最小值并除以范围（最大值减去最小值）来实现的。另一种方法是 Z 分数标准化（或标准化），其中将每一个要素的值转换为平均值为 0，标准差值为 1，而有效地将数据居中并根据变量异性对其进行缩放。
数据标准化依赖离测量的机器学习算法中特别有用，例子 k 最近（KNN）或基于度下降低的算法，例如线性回归和神经网络。在某些算法中，比如 compromga 的特点会使人离计算机或优化的过程产生生差偏见，从而 natgradishmedImodypeTernymot 性能不理解。
在处理器中有不同计量单位的特点时，标准化也很重要，例如身高（以厘米为单位）和体重（千克）。如果不进行标准化，模组型可以优先考虑围绕的特征，这可能会忽略其他特征的重要性。
数据标准化对企业很重要，因为它可以提高高数据分析和机器人学习模式的准确性和效率。通过确认保护所有特效对模型的贡献均等，归因于防范有偏见的预感，并提高高模型的推测到新的数据能力。这可以带来更可靠的见解和更好的。
例如，在客户细分中，对年龄、收款和支出数等特征进行标准化可以使模型准确识别不同的客户群体，而不会受这些特征不同规格的影响。在财务建模中，对股票价格和交易量进行标准化化可确认，同时考虑这两个特征。
数据标准化有助降低低模的计算机复杂性，使其更快、更高效。这对于处理大型数据集或需要实时预测的企业尤其重要，在某些企业中，处理速度和模型性能至关重要。
数据标准化对企业的意义显而易见，它在优化机器人学习模型、提高预测准确性以及实现数据驱动策略以带来更好结论。
总而言之，数据归因于将数据集合的一种用途，要素缩小到公共范畴的技术，可确切地保持没有任何单一特征因为其规格模而在模中占据主导地位。这对于提示高机器人学习算法的性能和稳定性至关重要，尤其是肯定的。就企业而言，数据标准化对提高模组的准确性、提供可靠的见解和优化的决策是至关重要的，这使其成为数据预防的关键步骤。