特征选择的动机，在于提取与预测标的关联度更高的特征，从而精简模型尺寸、提升模型泛化能力。特征选择可以从两方面入手，业务出发的专家经验和基于数据的统计分析。归一化的目的，在于去掉不同特征之间量纲的影响，避免量纲不一致而导致的梯度下降震荡、模型收敛效率低下等问题。归一化的具体做法，是把不同特征都缩放到同一个值域。在这方面，Spark MLlib 提供了多种归一化方法供开发者选择。
