在回归问题和一些机器学习算法中，以及训练神经网络的过程中，通常需要对原始数据进行中心化（Zero-centered或者Mean-subtraction）处理和标准化（Standardization或Normalization）处理。目的：通过中心化和标准化处理，得到均值为0，标准差为1的服从标准正态分布的数据。
计算过程由下式表示：
下面解释一下为什么需要使用这些数据预处理步骤。
在一些实际问题中，我们得到的样本数据都是多个维度的，即一个样本是用多个特征来表征的。比如在预测房价的问题中，影响房价
下图中以二维数据为例：左图表示的是原始数据；中间的是中心化后的数据，数据被移动大原点周围；右图将中心化后的数据除以标准差，得到为标准化的数据，可以看出每个维度上的尺度是一致的（红色线段的长度表示尺度）。
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其实，在不同的问题中，中心化和标准化有着不同的意义，
比如在训练神经网络的过程中，通过将数据标准化，能够加速权重参数的收敛。
另外，对于主成分分析（PCA）问题，也需要对数据进行中心化和标准化等预处理步骤。
对数据进行中心化预处理，这样做的目的是要增加基向量的正交性。
对数据标准化的目的是消除特征之间的差异性。便于对一心一意学习权重。
本文引用自：https://www.zhihu.com/question/37069477/answer/132387124
