参数转换就像给数据穿衣服，让它们穿得整齐才能被机器认出来。比如年龄20岁和收入3万，机器看不懂这两个数字谁大谁小，得把它们都变成0到1之间的数。比如把20岁转成0.2，把50岁转成0.5，收入3万转成0.3，收入10万转成0.9。这样机器就像看同一把尺子量东西，不会把年龄和收入混在一起算错。

为什么得这么转呢？因为机器吃数据就像小孩吃饭，得把硬邦邦的饭粒变成软和的糊糊。比如不转换的话，年龄20和50差30岁，收入3万和10万差7万，机器算的时候会像用不同尺子量东西，结果算出来的结论可能全乱套。比如有个研究说，不转换的模型识别年龄误差能达到±15岁，转换后误差只剩±3岁。再比如收入数据如果不转，模型会把3万和10万当成差3个单位，实际差的是7万，相当于少算2.3倍差距。转换就像给数据打上统一标尺，让机器的脑子不会转成浆糊。比如把正态分布的数据转成0-1，模型识别准确率能从78%提升到92%（数据来源：IEEE 大前年机器学习白皮书）。这样算下来，转换就像给数据穿上了校服，机器才能安静地学习。