归一化，使所有特征值归一道01之间，统一量纲，可以加快计算，同时提高精度。（之字形逼近与直接逼近）；数据的归一化不是万能的，在实际使用中，通过梯度下降法求解的模型通常是需要归一化 的，包括线性回归、逻辑回归、支持向量机、神经网络等。但是对于决策树则不适用，一个节点是否分裂，与其值的绝对大小没有关系。
标准化：神经网络每一层的输入都不同的分布，只能采用较小的学习率去学习，做了BN等标准化后，可以增加学习的容易性。
离散化。逻辑斯特回归等将连续性数据转化为离散性数据。有利于模型快速迭代、加大拟合。模型使用离散特征还是连续特征实际上是“海量离散特征+简单模型”与“少量连续特征+复杂模型”等权衡。
由来 标准化、归一化是我们经常遇到的需求，如下式子 标准化 归一化 整体标准化和归一化 分组标准化和归一化
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本文标题：（6）离散化、归一化、标准化
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