❤️Python机器学习❤️--StandardScaler/MinMaxScaler/Normalizer之间的区别
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一、数据标准化
StandardScaler (基于特征矩阵的列，将属性值转换至服从正态分布)
标准化是依照特征矩阵的列处理数据，其通过求z-score的方法，将样本的特征值转换到同一量纲下常用与基于正态分布的算法，比如回归
二、数据归一化
MinMaxScaler （区间缩放，基于最大最小值，将数据转换到0,1区间上的）提升模型收敛速度，提升模型精度常见用于神经网络
三、Normalizer （基于矩阵的行，将样本向量转换为单位向量）
其目的在于样本向量在点乘运算或其他核函数计算相似性时，拥有统一的标准常见用于文本分类和聚类、logistic回归中也会使用，有效防止过拟合
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