归一化

归一化定义：就是要把你需要处理的数据经过处理后（通过某种算法）限制在你需要的一定范围内。首先归一化是为了后面数据处理的方便，其次是保正程序运行时收敛加快。 
方法有如下：
     1、线性函数转换，表达式如下：
　　y=(x-MinValue)/(MaxValue-MinValue)
　　说明：x、y分别为转换前、后的值，MaxValue、MinValue分 别为样本的最大值和最小值。
　　2、对数函数转换，表达式如下：
　　y=log10(x)
　　说明：以10为底的对数函数转换。
　　3、反余切函数转换，表达式如下：
　　y=atan(x)*2/PI
　　在统计学中，归一化的具体作用是归纳统一样本的统计分布性。归一化在0-1之间是统计的概率分布，归一化在-1--+1之间是统计的坐标分布。

摘自知乎。对于什么类型的数据用哪种归一化方法有待进一步研究。

来源：https://www.cnblogs.com/hanhanzhu000/p/4421315.html