歸一化、標準化和正則化的關係
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總的來說，歸一化是為了消除不同資料之間的量綱，方便資料比較和共同處理，比如在神經網路中，歸一化可以加快訓練網路的收斂性；標準化是為了方便資料的下一步處理，而進行的資料縮放等變換，並不是為了方便與其他資料一同處理或比較，比如資料經過零-均值標準化後，更利於使用標準正態分佈的性質，進行處理；正則化而是利用先驗知識
歸一化，標準化，正則化的概念和區別
總的來說，歸一化是為了消除不同資料之間的量綱，方便資料比較和共同處理，比如在神經網路中，歸一化可以加快訓練網路的收斂性；標準化是為了方便資料的下一步處理，而進行的資料縮放等變換，並不是為了方便與其他資料一同處理或比較，比如資料經過零-均值標準化後，更利於使用標準正態分佈的性質，進行處理；正則化而是利用先驗知識
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[轉] [機器學習] 常用數據標準化（正則化）的方法
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