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很多方法讲的都是原理，虽然讲的很对，但是看不懂，也不说这个东西是干嘛用的，就知道使用而使用，知道是用来干嘛的，才想去看原理
1.归一化
防止数据倾斜，导致所占比重过大。将原始数据线性化的方法转换到[0 1]的范围，该方法实现对原始数据的等比例缩放。通过利用变量取值的最大值和最小值（或者最大值）将原始数据转换为界于某一特定范围的数据，从而消除量纲和数量级影响。
2.正则化（normalize）
3. one-hot编码
4.数据标准化
在现实生活中，一个目标变量（y）可以认为是由多个特征变量（x）影响和控制的，那么这些特征变量的量纲和数值的量级就会不一样，比如x1 = 10000，x2 = 1，x3 = 0.5 可以很明显的看出特征x1和x2、x3存在量纲的差距；x1对目标变量的影响程度将会比x2、x3对目标变量的影响程度要大（可以这样认为目标变量由x1掌控，x2，x3影响较小，一旦x1的值出现问题，将直接的影响到目标变量的预测，把目标变量的预测值由x1独揽大权，会存在高风险的预测）而通过标准化处理，可以使得不同的特征变量具有相同的尺度（也就是说将特征的值控制在某个范围内），这样目标变量就可以由多个相同尺寸的特征变量进行控制，这样，在使用梯度下降法学习参数的时候，不同特征对参数的影响程度就一样了。比如在训练神经网络的过程中，通过将数据标准化，能够加速权重参数的收敛。
简而言之：对数据标准化的目的是消除特征之间的差异性，便于特征一心一意学习权重。
数据标准化与归一化的区别：
数据归一化是数据标准化的一种典型做法,即将数据统一映射到[0,1]区间上
数据的标准化是指将数据按照比例缩放,使之落入一个特定的区间.