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Content Cell	Content Cell	Content Cell
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标题一	标题二	标题三
001	cpu1	master
002	cpu2	slave

标准化方法	数学公式	优点	缺点	区间
Z-Score	\(x^' = (x-mean)/std\)	默认标准化方法，生成数据以0为均值，方差为1的正态分布。	一种中心化方法，会改变原有数据的分布结构，不适合用于对稀疏数据做处理。	[0,1]
Max-Min	\(x^'=(x-min)/(max-min)\)	应用广泛，对数据线性变换，能较好地保持原有数据结构。	可能出现分母为0，导致计算溢出。	[0,1]
MaxAbs	\(x^'=x/|max|\)	不破坏原有数据分布结构，可以用于稀疏数据、稀疏的CSR或CSC	-	[-1, 1]
RobustScaler	-	针对离群点做标准化处理，对数据中心华和数据的缩放健壮性有更强的参数控制能力。能最大限度地保留数据集中的异常。	-	-

First Header | Second Header | Third Header ---------------- | --------------------- | ----------------Content Cell | Content Cell | Content Cell Content Cell | Content Cell | Content Cell 标题一 | 标题二 | 标题三 -----------------|-----------------------|-------------------001 | cpu1 | master 002 | cpu2 | slave 标准化方法|数学公式|优点|缺点|区间--------|--------|---------|---------|---------Z-Score|$x^' = (x-mean)/std$|默认标准化方法，生成数据以0为均值，方差为1的正态分布。|一种中心化方法，会改变原有数据的分布结构，不适合用于对稀疏数据做处理。|[0,1]Max-Min|$x^'=(x-min)/(max-min)$|应用广泛，对数据线性变换，能较好地保持原有数据结构。|可能出现分母为0，导致计算溢出。|[0,1]MaxAbs|$x^'=x/|max|$|不破坏原有数据分布结构，可以用于稀疏数据、稀疏的CSR或CSC|\-|[-1, 1]RobustScaler|\-|针对离群点做标准化处理，对数据中心华和数据的缩放健壮性有更强的参数控制能力。能最大限度地保留数据集中的异常。|\-|\-