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标准化（或 Z 分数归一化）是一种线性变换，将数据中心化为零并将其缩放为标准差为一。它从每个数据点中减去特征的均值，然后除以标准差。

适用条件：应用于连续数值特征。；需要知道特征的均值和标准差。；标准差不能为零（以避免除以零）。

标准化（或 Z 分数归一化）是一种线性变换，将数据中心化为零并将其缩放为标准差为一。它从每个数据点中减去特征的均值，然后除以标准差。

适用条件：应用于连续数值特征。；需要知道特征的均值和标准差。；标准差不能为零（以避免除以零）。

标准化将特征值 $x$ 转换为 $z = \frac{x - \mu}{\sigma}$，针对转换后特征的均值为 0 和标准差为 1。

适用条件：逐数值特征应用。；使用特征均值 $\mu$ 和标准差 $\sigma$。；假设 $\sigma > 0$。

标准化将特征值 $x$ 转换为 $z = \frac{x - \mu}{\sigma}$，针对转换后特征的均值为 0 和标准差为 1。

适用条件：逐数值特征应用。；使用特征均值 $\mu$ 和标准差 $\sigma$。；假设 $\sigma > 0$。

最小-最大归一化将特征值 $X$ 转换为 $X_{\text{norm}} = \frac{X - X_{\min}}{X_{\max} - X_{\min}}$，将特征的观测范围映射到区间 $[0, 1]$。

适用条件：逐数值特征应用。；需要该特征在数据集中的有限最小值 $X_{\min}$ 和最大值 $X_{\max}$。；假设 $X_{\max} \neq X_{\min}$ 以避免除以零。

最小-最大归一化将特征值 $X$ 转换为 $X_{\text{norm}} = \frac{X - X_{\min}}{X_{\max} - X_{\min}}$，将特征的观测范围映射到区间 $[0, 1]$。

适用条件：逐数值特征应用。；需要该特征在数据集中的有限最小值 $X_{\min}$ 和最大值 $X_{\max}$。；假设 $X_{\max} \neq X_{\min}$ 以避免除以零。

最小二乘成本函数衡量预测值（基于模型参数和特征）与实际目标值之间的平均平方差。它通常在线性回归中用于评估模型性能。

适用条件：用于目标是预测连续值的回归问题。；假设特征和目标变量之间存在线性关系。

最小二乘成本函数衡量预测值（基于模型参数和特征）与实际目标值之间的平均平方差。它通常在线性回归中用于评估模型性能。

适用条件：用于目标是预测连续值的回归问题。；假设特征和目标变量之间存在线性关系。

最小-最大归一化是一种线性变换，将原始特征值缩放到固定范围，通常为 [0, 1]。它从每个数据点中减去特征的最小值，然后除以范围（最大值减去最小值）。

适用条件：应用于连续数值特征。；需要知道特征的最小值和最大值。；最大值和最小值不能相等（以避免除以零）。

最小-最大归一化是一种线性变换，将原始特征值缩放到固定范围，通常为 [0, 1]。它从每个数据点中减去特征的最小值，然后除以范围（最大值减去最小值）。

适用条件：应用于连续数值特征。；需要知道特征的最小值和最大值。；最大值和最小值不能相等（以避免除以零）。