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在机器学习中,为何要经常对数据归一化?

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在机器学习中,为何要经常对数据归一化?

归一化可以:

归一化后加快了梯度下降求最优解的速度(两个特征量纲不同,差距较大时,等高线较尖,根据梯度下降可能走之字形,而归一化后比较圆走直线)归一化有可能提高精度 (一些分类器需要计算样本之间的距离,如果一个特征值域范围非常大,那么距离计算就主要取决于这个特征,这是不合理的)

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