kaggle上的数据清洗教程第二天---Scale和Normalization
(不知道如何翻译会比较好，参考了其他博客，scale为缩放，normalization 为正则化)
1.Scale
1.1 粗略理解
将数据转为为特定范围的数据，比如（0，1）或者（0，100）
1.2 例子
a.对于SVM和KNN方法，由于涉及数据点之间的距离度量，则需要对数据进行scale，使得任何特征中的“1”的变化具有相同重要性。比如，1美元和1日元，如果没有scale，SVM和KNN会把1美元和1日元视为同等重要的
1.3 采用min-max标准化的code
import numpy as np
from mlxtend.preprocessing import minmax_scaling#区别与sklearn.preprocessing中的minmax_scale
import seaborn as sns
import matplotlib as plt
np.random.seed(0)#保证几次用到随机产生数据的随机相同
ori_data = np.random.exponential(size=100)#产生一个数据点数量为100的指数分布
scaled_data = minmax_scaling(ori_data,columns)#对数据第0列进行scale，默认scale到