请详解什么是数据归一化

数据归一化是将数据缩放到统一的范围内，使得不同的特征具有相同的权重和重要性，以便模型更好地学习和预测。一般情况下，数据归一化的目的是使得数据的均值为0，方差为1，或者将数据缩放到[0,1]或[-1,1]的范围内。

常用的数据归一化方法包括：最大最小值归一化、Z-score归一化、小数定标归一化等。

最大最小值归一化将数据按照最大值和最小值进行线性缩放，使得数据的取值范围在[0,1]或[-1,1]之间；Z-score归一化则是将数据按照均值和标准差进行线性缩放，使得数据的均值为0，方差为1；小数定标归一化是将数据除以10的幂次方，使得数据的绝对值都小于1。

数据归一化有助于提高模型的训练速度和准确率，并且可以更好地应对不同特征值的量纲不同的问题。