介绍一下数据归一化和反归一化

数据归一化是指将数据缩放到一个固定的范围内，通常是[0,1]或[-1,1]，这样可以避免不同特征之间的差异对模型训练的影响。反归一化则是将经过归一化处理后的数据还原回原始数据范围内的值。常见的归一化方法有最小-最大缩放法和z-score标准化方法。

最小-最大缩放法是将数据缩放到[0,1]范围内，公式为：
$$ x'=\frac{x-x_{min}}{x_{max}-x_{min}} $$

其中$x_{min}$和$x_{max}$分别为数据中的最小值和最大值。

z-score标准化方法是将数据按其均值和标准差进行缩放，公式为：
$$ x'=\frac{x-\mu}{\sigma} $$

其中$\mu$为数据的均值，$\sigma$为数据的标准差。

反归一化则是根据归一化时所使用的公式将数据还原回原始数据范围内的值。