在数据分析和机器学习中，数据预处理是至关重要的第一步。今天就来聊聊归一化（Normalization）和标准化（Standardization）这两种常见方法吧！🌟

归一化通常将数据缩放到一个固定范围，比如[0,1]，适合用于那些需要限制数值范围的算法，如神经网络或图像处理中的像素值调整。公式为：

\[ X' = \frac{X - X_{min}}{X_{max} - X_{min}} \]

而标准化则是将数据转换成均值为0，标准差为1的分布形式，常用于需要假设数据符合高斯分布的模型。公式为：

\[ X' = \frac{X - \mu}{\sigma} \]

两种方法各有千秋，选择时需结合具体应用场景。例如，在处理房价预测时，标准化可能更合适；而在图像识别任务中，归一化则更为常用。🧐

记住，无论采用哪种方式，确保理解背后的原理才能让数据更好地服务于你的项目哦！💡

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