分享一下我老師大神的人工智慧教程。零基礎！通俗易懂！風趣幽默！還帶黃段子！希望你也加入到我們人工智慧的隊伍中來！
向量規範化，即讓向量的長度為1.
**表示如下：
//向量的規格化：就是讓向量的長度等於1;
//向量長度 length = sqrt(x² + y² + z²);
//要讓長度=1，那麼向量 v(normalize) = v(src)/length=v(src)/sqrt(x² + y² + z²)=v(x/length,y/length,z/length);
vector3 normalize
(vector3 const & v)
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向量規範化，即讓向量的長度為1.
**表示如下：
//向量的規格化：就是讓向量的長度等於1;
//向量長度 length = sqrt(x² + y² + z²);
//要讓長度=1，那麼向量 v(normalize) = v(src)/length=v(src)/sqrt(x² + y² + z²)=v(x/length,y/length,z/length);
vector3 normalize
(vector3 const & v)
資料規範化
資料分析之前，我們通常需要先將資料標準化 normalization 利用標準化後的資料進行資料分析。資料標準化也就是統計資料的指數化。資料標準化處理主要包括資料同趨化處理和無量綱化處理兩個方面。資料同趨化處理主要解決不同性質資料問題，對不同性質指標直接加總不能正確反映不同作用力的綜合結果，須先考慮...
資料規範化
資料歸一化是指把資料壓縮到 0,1 的區間內。sklearn.preprocessing.minmaxscalar 將資料壓縮到min到max組成的區間，並使其結果落在0到1的範圍內。x x mi nmax min sklearn.preprocessing.standardscalar 將資料轉換...
資料規範化
資料轉化 資料離散化 資料擴充 資料合併與拆分 資料轉化 這部分的目的較多，如分類變數賦值後可以使用更多的分析方法 連續變數轉化為分類變數是因為各人群之間的差異並不大，可以進行分組 標準化的目的是為了消除各變數之間的資料量綱 資料一般化的目的是將同連續變數轉化為分類變數的目的，不需要針對細分的分類進...