最近在做机器学习的项目，用到了MinMaxScaler，在此复习一下StandardScaler/MinMaxScaler/Normalizer之间的区别。

一、数据标准化
StandardScaler (基于特征矩阵的列，将属性值转换至服从正态分布)
标准化是依照特征矩阵的列处理数据，其通过求z-score的方法，将样本的特征值转换到同一量纲下
常用与基于正态分布的算法，比如回归

二、数据归一化
MinMaxScaler （区间缩放，基于最大最小值，将数据转换到0,1区间上的）
提升模型收敛速度，提升模型精度
常见用于神经网络

三、Normalizer （基于矩阵的行，将样本向量转换为单位向量）
其目的在于样本向量在点乘运算或其他核函数计算相似性时，拥有统一的标准
常见用于文本分类和聚类、logistic回归中也会使用，有效防止过拟合。

参考资料：标准化和归一化什么区别？- 知乎

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