均值化是什麼意思

均值化（Normalization）是一個數學過程，用於調整數據的範圍，使其在特定的範圍內具有相同的數量級。這個過程可以將數據轉換到一個標準的分布，通常是零均值（mean of zero）和單位方差（unit variance），這樣做有幾個好處：

1. 加快學習速度：在機器學習中，均值化可以加快模型的訓練速度，因為它縮小了數據的範圍，使得模型可以更快地找到數據的相關模式。

2. 避免過度權重：如果數據的範圍相差很大，模型可能會過度關注那些值較高的特徵，而忽略其他特徵。均值化可以幫助解決這個問題。

3. 方便比較：當數據具有相同的範圍時，比較不同特徵的值會更加容易和有意義。

均值化的具體做法通常包括以下兩種方式：

• 標準化（Standardization）：這是最常見的均值化方法，它將數據轉換為零均值和單位方差。標準化的公式如下： [ x_{標準化} = \frac{x - \mu}{\sigma} ] 其中，( \mu ) 是數據的均值，( \sigma ) 是數據的標準差。

• 最小-最大規範化（Min-Max Normalization）：這是一種將數據轉換到特定範圍（通常是0到1之間）的方法。公式如下： [ x_{規範化} = \frac{x - \min(x)}{\max(x) - \min(x)} ] 其中，( \min(x) ) 是數據的最小值，( \max(x) ) 是數據的最大值。

在實際應用中，選擇哪種均值化方法取決於數據的特性和模型的需求。例如，如果數據具有不同的量綱（unit of measurement），標準化可能是更好的選擇，因為它考慮了數據的分布。如果數據的範圍已經比較適中，或者模型對數據的分布不敏感，那麼最小-最大規範化可能就足夠了。