简而言之，归一化的目的就是使得预处理的数据被限定在一定的范围内（比如[0,1]或者[-1,1]），
从而消除奇异样本数据导致的不良影响。
是否归一化主要在于是否关心变量取值。
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[ML] 数据预处理 - 特性归一化的目的
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