Normalization：歸一化，一般在training之前對數據的操作，消除量綱什么的 映射到【0，1】內

?standardization：數據正態化，使平均值1方差為0.亦是對數據的處理

Regularization：正則化，對LOSS的懲罰項 防止過擬合。

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注意歸一化和標準化的區別：

歸一化 將不同的特征信息都一視同仁

標準化 對不同特征維度的伸縮變換的目的是使得不同度量之間的特征具有可比性。同時不改變原始數據的分布。

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轉載于:https://www.cnblogs.com/nzmx123/p/8961527.html

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的Normalization，Regularization 和 standardization的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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