吴恩达机器学习熟记知识点 - 特征缩放

Z-score normalization ( z-score 标准化 )

其中，μ，δ 分别为对应特征 Xi 的均值和标准差。量化后的特征将分布在 [−1,1] 区间。

octave 代码

X_norm = bsxfun(@rdivide, bsxfun(@minus, X, mean(X)), std(X));

X_norm = (X - mean(X))./std(X);

Min-Max Scaling ( normalization )

量化后的特征将分布在 [0,1] 区间。