数据里的归一化操作，是真的蛮关键的一步，尤其你搞机器学习的，肯定绕不开。

文档里的内容覆盖挺全，从min-max到z-score，再到怎么多指标、怎么单位量纲问题，讲得都比较实在。像你在训练Neural Network或者SVM的时候，归一化一下，不仅能提升模型表现，还能防止那些稀奇古怪的数据把你模型搞炸了。

举个例子，如果你某个特征是 0 到 10000，另一个才 0 到 1，不做归一化，训练过程基本上就是让“大值”统治全场。用min-max直接把它们都压缩到[0,1]，是不是感觉清爽多了？

哦对了，像Decision Tree这些模型其实不用太在意归一化，它们对数据分布没那么敏感。但要是你跑SGD、Logistic Regression这些，就最好先好，不然梯度方向都能跑歪。

文末还贴了不少相关链接，比如MATLAB 的归一化脚本、数据库标准化手册，用哪个看你项目需求，点进去看看说不定有惊喜。如果你常用 Python，其实可以直接上sklearn.preprocessing那套，省事。

，这份文档比较适合刚接触标准化或者想系统回顾一下的朋友。如果你最近模型表现不稳定，可以试试从数据归一化这块下点功夫。