sklearn里面的数据预处理的方式
1.MinMaxScaler：将数据归一化至[0, 1]
2.fit_transform()和transform()的区别：
为了数据归一化（使特征数据方差为1，均值为0），我们需要计算特征数据的均值μ和方差σ^2，再使用下面的公式进行归一化，在训练集上调用fit_transform()，其实找到了均值μ和方差σ^2，即找到了转换的规则，我们把这个规则利用在训练集上，同样，我们可以直接将其运用到测试集上（甚至交叉验证集），所以在测试集上的处理，我们只需要标准化数据而不需要再次拟合数据。
例子如下：
3.标准化需要计算特征的均值和标准差，公式表达为：
使用preproccessing库的StandardScaler类对数据进行标准化的代码如下：
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