• 为什么要进行数据为什么要标准化标准化？

在现实生活中一个目标变量（y）可以認为是由多个特征变量（x）影响和控制的，那么这些特征变量的量纲和数值的量级就会不一样比如x1 = 10000，x2 = 1x3 = 0.5 可以很明显的看出特征x1和x2、x3存在量纲的差距；x1对目标变量的影响程度将会比x2、x3对目标变量的影响程度要大（可以这样认为目标变量由x1掌控，x2x3影响较小，一旦x1的值出现问題将直接的影响到目标变量的预测，把目标变量的预测值由x1独揽大权会存在高风险的预测）而通过标准化处理，可以使得不同的特征變量具有相同的尺度（也就是说将特征的值控制在某个范围内）这样目标变量就可以由多个相同尺寸的特征变量进行控制，这样在使鼡梯度下降法学习参数的时候，不同特征对参数的影响程度就一样了比如在训练神经网络的过程中，通过将数据为什么要标准化标准化能够加速权重参数的收敛。
简而言之：对数据为什么要标准化标准化的目的是消除特征之间的差异性便于特征一心一意学习权重。

• 什麼时候需要进行数据为什么要标准化标准化什么时候不需要进行数据为什么要标准化标准化？

由（1）我们可以知道当原始数据为什么要標准化不同维度上的特征的尺度（单位）不一致时需要标准化步骤对数据为什么要标准化进行预处理，反之则不需要进行数据为什么要標准化标准化
例如下面这几类问题一般都需要进行数据为什么要标准化标准化：

主成分分析（PCA）问题

关于数据为什么要标准化标准化的方法以及知识点可以查看本博主的另外一篇博文（***python（经典）数据为什么要标准化标准化方法、聚类方法、分类方法总结：***

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