1.为什么要做数据标准化
以逻辑回归为例，假设数据都分布在较大的位置，那么通过映射之后的，梯度就很小，进行梯度下降调节的时候收敛速度很慢甚至难以收敛。
LR相当于一个最简单的神经网络，参照神经网络中的BN层，所以LR的标准化应该进行在使用sigmoid函数做非线性映射之前。
再以SVM为例，假设我们的训练数据和测试数据分布不同
那么模型的泛化能力很差，所以BN也是解决过拟合的方法之一。
2.归一化的方法
最简单最常用的方法就是先计算每个维度均值，再计算方差
，最后每个标准化的数据应该为
之所以这么做是因为我们假定待解决问题的样本都服从正态分布。
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