在机器学习中，我们可能要处理不同种类的资料，例如，音讯和图片上的像素值，这些资料可能是高维度的，资料标准化后会使每个特征中的数值平均变为0(将每个特征的值都减掉原始资料中该特征的平均)、标准差变为1，这个方法被广泛的使用在许多机器学习演算法中(例如：支持向量机、逻辑回归和类神经网路)。
缩放至单位长度.该方法也在机器学习中常用。缩放特征向量的分量，将每个分量除以向量的欧几里得距离，使整个向量的长度为1。
应用.在随机梯度下降法中， 特征缩放有时能加速其收敛