用选定的均值和标准差缩放向量

是一种常见的数据预处理方法，也称为标准化或Z-score标准化。它通过对向量中的每个元素进行线性变换，将其转化为均值为0，标准差为1的标准正态分布。

这种缩放方法的优势在于可以消除不同特征之间的量纲差异，使得不同特征具有可比性。它可以提高模型的收敛速度，避免某些特征对模型训练的影响过大。此外，标准化还有助于提高模型的解释性和可解释性。

应用场景：

1. 机器学习和深度学习模型训练：在训练模型之前，对输入数据进行标准化可以提高模型的性能和稳定性。
2. 特征工程：在特征工程过程中，标准化可以帮助处理不同特征的量纲差异，提高特征的可比性。
3. 数据分析和统计建模：在数据分析和统计建模中，标准化可以帮助比较不同样本之间的差异，提取有效的统计特征。

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