归一化与标准化均作为数据预处理手段，其本质为线性变换，确保特定模型的稳定性。归一化通过“拍扁”技巧使数据集中至0-1区间，适用于输出范围有特定要求或数据相对稳定的情境。反之，标准化则具备较高的灵活性与适应性，依据整体样本分布调整数据，适合包含异常值与噪音的数据集。标准化在机器学习领域更为普遍，因其能够保持样本间距，避免异常值对模型训练的影响，同时，它基于正态分布的假设，使数据更加符合统计学模型的预期。因此，选择归一化或标准化，应根据数据特性及实际需求而定，以优化模型性能，提高预测准确性。