机器学习在教育领域的应用：如何提高教学质量和学习效果

原文次要讲演了数据归一化（Feature Scaling）的重要性及其办法。首先通过肿瘤大小和发现光阳的例子，注明了差异质纲特征正在距离计较中可能招致偏向，从而引出数据归一化的必要性。接着，引见了最值归一化（Normalization）的观念和办法，行将数据映射到0-1之间的尺度，并指出其折用于分布有鲜亮边界的状况。最后，还指出了最值归一化的一个弊病，即受异样值映响较大。