数据分析和机器学习项目中，数据预处理是不可或缺的一步！✨ 今天聊聊两种常用的方法：标准化（Standardization）和归一化（Normalization）。它们通过调整数据分布，让模型训练更高效哦！
标准化 💼 就是将数据转换为均值为0，标准差为1的分布。它适合那些数据分布符合正态分布的数据集。比如，身高体重数据就可以用标准化处理，让不同维度的数据处于同一量级。公式简单：`(x - mean) / std`。
而归一化 🌈 则是将数据缩放到[0, 1]区间内。这种方法对数据范围敏感，尤其适合数据分布未知或非正态分布的情况。例如，房价预测中价格可能波动很大，归一化能有效避免大数值主导模型。公式为：`(x - min) / (max - min)`。
选择哪种方法？取决于你的数据特性！💪 使用`scaler`工具包（如Python中的`sklearn.preprocessing`），几行代码即可搞定。数据预处理虽小，却是通往成功模型的重要桥梁！🚀
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