在数据分析与机器学习领域，数据预处理是至关重要的第一步。其中，数据标准化（Standardization）和归一化（Normalization）是两种常见的数据预处理技术。它们能够帮助我们更好地优化模型性能，提升计算效率。
>Data Standardization 📊
标准化是指将数据转换为均值为0，标准差为1的标准正态分布形式。这种方法特别适合那些对数据范围敏感的算法，比如线性回归、逻辑回归等。通过标准化处理，可以消除不同特征之间的量纲影响，使各特征处于同一量级上。
>Data Normalization ⚖️
而归一化则是将数据缩放到[0,1]区间内的一种方法。它适用于需要明确限制数据范围的场景，例如KNN或神经网络。归一化不仅能提高数值稳定性，还能避免因个别异常值导致的结果偏差。
无论是标准化还是归一化，都是为了确保数据质量，从而让后续建模工作更加高效精准！💪
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