使用sklearn进行对数据标准化、归一化以及将数据还原的方法
在对模型训练时，为了让模型尽快收敛，一件常做的事情就是对数据进行预处理。
这里通过使用sklearn.preprocess模块进行处理。
一、标准化和归一化的区别
归一化其实就是标准化的一种方式，只不过归一化是将数据映射到了[0,1]这个区间中。
标准化则是将数据按照比例缩放，使之放到一个特定区间中。标准化后的数据的均值＝0，标准差＝1，因而标准化的数据可正可负。
二、使用sklearn进行标准化和标准化还原
原理：
即先求出全部数据的均值和方差，再进行计算。
最后的结果均值为0，方差是1，从公式就可以看出。
但是当原始数据并不符合高斯分布的话，标准化后的数据效果并不好。
导入模块
fro
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