归一化是为了加快训练网络的收敛性,可以不进行归一化处理
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.归一化有同第一段：统一和合一的意思.无论是为了建模还是为了计算,首先基本度量单位要同一,神经网络是以样本在事件中的统计分别几率来进行训练(概率计算)和预测的,归一化是同一在0-1之间的统计概率分布;SVM是以降维后线性划分距离来分类和仿真的,所以呢时空降维归一化是统一在-1--+1之间的统计坐标分布.
当所有样本的输入信号都为正值时,与第一隐含层神经元相连的权值只能同时增加或减小,从而导致学习速度很慢.为了避免出现这种情况,加快网络学习速度,可以对输入信号进行归一化,使得所有样本的输入信号其均值接近于0或与其均方差相比很小.
但是归一化处理并不总是合适的,根据输出值的分布情况,标准化等其它统计变换方法有时可能更好.
最后一个数不用除法,改用减法,从总量中减去已知的数字
变成
是的,把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,其次是保证程序运行时收敛加快.
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,归一化在某个区间上是统计的坐标分布.归一化有同第一段：统一和合一的意思.
①.、（0,1)标准化：
这是最简单也是最容易想到的方法,通过遍历feature vector里的每一个数据,将Max和Min的记录下来,并通过Max-Min作为基数（即Min=0,Max=1）进行数据的归一化处理：
LaTex：｛x}_{normalization}=\frac{x-Min}{Max-Min}
Python实现：
这种方法给予原始数据的均值（mean）和标准差（standard deviation）进行数据的标准化.经过处理的数据符合标准正态分布,即均值为0,标准差为1,这里的关键在于复合标准正态分布,个人认为在一定程度上改变了特征的分布,关于使用经验上欢迎讨论,我对这种标准化不是非常地熟悉.
续表
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