在机器学习中，数据归一化是非常重要，它可能会导致模型坏掉或者训练出一个很奇怪的模型，为了让机器学习的模型更加适合实际情况，需要对数据进行归一化处理。因此如果机器学习模型使用梯度下降法求最优解时，归一化往往非常有必要，否则很难收敛甚至不能收敛。
如果您已经安装了jupyter笔记本或IDE，您可以运行python和OpenCV，只需跳到执行即可。我们今天的主角是Anaconda。一个免费的开源发行版，有助于安装不同的软件包，并将它们的混乱分类到孤立的环境中。Anaconda是用于科学计算的Pyth
数据的归一化操作数据的归一化操作是数据处理的一项基础性工作，在一些实际问题中，我们得到的样本数据都是多个维度的，即一个样本是用多个特征来表示的，数据样本的不同特征可能会有不同的尺度，这样的情况会影响到数据分析的结果。为了解决这个问题，需要进行数据归一化处理
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