특성 표준화 (Z-score Normalization)

특성 간 스케일이 다르면 거리 기반 모델(KNN, SVM)과 경사하강 기반 모델(로지스틱 회귀, 신경망)이 특정 특성에 편향됩니다. 각 열을 평균 0, 표준편차 1로 맞춰주는 게 표준화:

$X'_{ij} = \frac{X_{ij} - \mu_j}{\sigma_j}$

여기서 $\mu_j, \sigma_j$ 는 $j$번째 열의 평균·표준편차.

과제

함수 standardize(X) 를 완성하세요.

• 입력: (N, D) 2D 배열.
• 반환: (X_std, mu, sigma) — 표준화된 배열, 컬럼별 평균, 컬럼별 표준편차.
• 컬럼별 (axis=0) 연산 + 브로드캐스팅.

테스트 케이스