머신러닝을 공부하다 보면 Feature Engineering의 Scaling에서 Normalization와 Standardization에 대한 지식이 필요하다. 일반적으로 Normalization과 Standardization 모두 정규화라고 해석되기도 하지만 정규화와 표준화로 구분 지었다. 1. Normalization (정규화)란? 통계분석이나 머신러닝의 알고리즘에 있어 가장 기본적인 가정은 [ 데이터가 정규성을 띤다(정규분포를 따른다) ]이다. 정규화란 데이터의 값을 공통 척도 또는 비슷한 값 분포에 맞추는 데이터 변환 프로세스이다. 즉, 정규화의 목적은 Dataset의 Numberical Value 범위의 차이를 왜곡하지 않고 비슷한 정도의 Scale로 반영되도록 변경하는 것이다. 예를 들어 키와..
