在数据分析和机器学习领域，归一化（Normalization）和标准化（Standardization）是两种常用的数据预处理方法，它们虽然目标相似，但在应用场景和具体操作上却各有特点。🎯

归一化通常将数据缩放到一个特定的范围，比如[0, 1]或[-1, 1]。这种方法适合于那些数据分布没有明显中心趋势的情况，或者当模型对特征值的大小敏感时使用。🌈例如，在图像处理中，归一化可以帮助调整像素值以提高模型性能。

而标准化则是通过减去均值并除以标准差来变换数据，使其符合标准正态分布（均值为0，方差为1）。标准化更适合数据分布接近高斯分布的情形，尤其是在使用基于梯度下降的算法时，它能有效加速收敛过程。❄️

两者的选择取决于数据特性和实际需求。合理运用这两种技术，可以显著提升模型的表现哦！✨