关于标准化使用的一个疑惑。假设我有m组数据，我的数据有两个特征值x1,x2。我对这两个特征使用标准化，分别计算出x1，x2的均值以及最大值，最小值。然后让每个特征减去均值除以最大值与最小值差，然后对数据进行训练，学习得到参数theta。现在想用theta预测一组新的数据（a1,b1）。那怎么对a1，b1进行标准化呢？是计算出m+1组数据的均值和最大最小值，然后标准化吗？还是直接用m组训练集的数据就行?
如果你只需要预测一组新的数据其实怎么样都行，关系不大。如果你要预测很多组数据，是需要将当前的数据和训练集一同归一化的，也就是你说的“计算出m+n（n >= 1）组数据的均值和最大最小值，然后标准化”。