什么情况标准化和归一化

标准化和归一化都是数据预处理的方法，用于将数据转换为特定的范围或分布，以提高模型的性能和稳定性。

标准化通常将数据转换为均值为0，方差为1的正态分布。这种方法适用于数据的分布不明显的情况，可以消除特征之间的量纲差异，使得不同特征的权重更加平等。

归一化通常将数据转换为[0,1]或[-1,1]的范围内。这种方法适用于数据的范围明显的情况，可以将不同特征的值映射到同一范围内，使得不同特征的权重更加平等。