数据归一化和标准化的区别是，数据归一化是将数据缩放到特定区间，而数据标准化则没有区间限制。（ ）
举一反三
- 以下属于数据标准化方法的有 A: min-max标准化 B: z-score标准化 C: 正项序列归一化 D: 连续数据离散化
- 常见的数据预处理方法有 A: 标准化 B: 归一化 C: 二值化 D: 独热编码
- 关于数据集的标准化,正确的描述是( ) A: 标准化有助于加快模型的收敛速度 B: 标准化一定是归一化,即数据集的取值分布在[0,1]区间上 C: 数据集的标准化一定是让标准差变为1 D: 所有的模型建模之前,必须进行数据集标准化
- 数据的标准化(normalization)是将数据按比例缩放,使之落入一个小的特定区间。
- 常见的数据预处理方法有（） A: 标准化 B: 归一化 C: 非线性变换 D: 二值化 E: 读热编码