特征缩放和归一化是数据预处理中的重要步骤，它们的目的是将数据转换为适合机器学习算法的形式。
1. 特征缩放：也称为标准化，是指通过某种方式改变数据的尺度或者范围。这是因为不同的特征可能有不同的尺度，例如一个人的年龄可能在0-100之间，而他的收入可能在几千到几百万之间。这种尺度的差异可能会导致某些特征在模型中权重过大，从而影响模型的性能。常见的特征缩放方法有最小-最大缩放（将特征值映射到[0,1]之间）和标准差缩放（将特征值转换成均值为0，方差为1的标准正态分布）。
2. 归一化：是一种特殊的特征缩放方式，它的目标是将所有特征的值都缩放到相同的范围内，通常是[0,1]或[-1,1]。这样可以使得所有特征在模型中具有相同的权重。常见的归一化方法有min-max normalization和z-score normalization。
这两种方法都可以有效地解决特征尺度不一致的问题，提高模型的训练速度和准确性。然而，需要注意的是，并非所有的机器学习算法都需要进行特征缩放和归一化，有些算法（如决策树、随机森林等）对数据的尺度并不敏感。因此，在进行特征缩放和归一化时，需要根据具体的模型和数据情况进行选择。
