中心极限定理当你看数据挖掘的相关数据，虽然一遍一遍的看，但是总是不太懂，这个时候你可能需要看看数理统计的相关知识，这是个追根溯源的时代，知识体系也是一样，所以我们开始数学路程吧。在本节中我们来说一下中心极限定理极限定理设$X_1,...,X_n$是独立同分布的随机变量序列，序列的每一项均值是$\mu

归一化方法我们做机器学习的时候，都会假设数据的原始分布是独立同分布的数据分布(IID) (为什么呢？),但是对于神经网络来讲就层级的网络结构使得底层参数对高层级的输出分布影响很大，所以很难满足这个假设。对于这个问题我们一般引入一个归一化的方法，实际上是通过采取不同的变换方式使得各层输入数据近似满足独立同分布的假设。为什么输入数据要满足独立同分布呢？是独立同分布： 在概率统计理论中，如果变量序列或