第1个回答 2024-04-04
数学归一可以在统计学和机器学习中使用，使得数据具有相同的数量级和基本单位，从而方便进行比较和分析。在金融领域，投资组合的归一化处理可以帮助投资者分析风险和收益。另外，在信用卡金融领域，数学归一可以帮助银行评估客户的信用风险。
数学归一的实现方法包括简单的线性缩放和更复杂的归一化技术，比如最大值最小值归一化和均值方差归一化等。最大值最小值归一化是将数据中的最小值和最大值映射到0到1的区间，均值方差归一化则是将数据归一化为标准正态分布。
数学归一有助于数据的比较和分析，并且提高了机器学习和数据挖掘的效果，但也有一些缺点。归一化不一定总是有意义，因为在某些情况下，数据的原始比例是很重要的。另外，对于不同类型的数据，使用不同的归一化方法可能会产生不同的效果。最终，选择正确的归一化方法，需要根据具体的业务情况和分析目的进行决策。