機器學習之資料歸一化
器學習中，資料歸一化是非常重要，如果不進行資料歸一化，可能會導致模型壞掉或者訓練出一個奇怪的模型。
為什麼要進行資料歸一化
現在有一個訓練資料集，包含兩個樣本，內容如下：
| 樣本1 | 1 | 200 |
| 樣本2 | 5 | 100 |
以 k-近鄰演算法為例，“發現時間”的數值比“腫瘤大小”的數值大很多，樣本間的距離被“發現時間”主導，訓練出來的模型主要由“發現時間”影響，甚至“腫瘤大小”的影響可忽略不計。
解決方法就是將是資料對映到同一尺度，這就是資料歸一化。
資料歸一化的兩個常用方式為：最值歸一化
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