什么是数据归一化？为什么需要进行数据归一化？

数据归一化是将数据按比例缩放，使之落入一个特定的区间内，常见的归一化方法有标准化和最大最小值归一化。其中最大最小值归一化是将数据映射到[0,1]区间内，标准化则是将数据按照比例缩放，使之均值为0，标准差为1。数据归一化的目的是消除不同特征之间的量纲影响，使得不同特征之间具有可比性，同时也可以提高模型的收敛速度和精度，避免模型因为特征值过大而出现溢出或者因为特征值过小而失效的情况。