数据预处理中归一化（Normalization）与损失函数中正则化（Regularization）解惑
背景：数据挖掘/机器学习中的术语较多，而且我的知识有限。之前一直疑惑正则这个概念。所以写了篇博文梳理下 摘要： 1.正则化（Regularization） 1.1 正则化的目的 1.2 结构风险最小化（SRM）理论 1.3 L1范数（lasso），L2范数 ...
原文：数据预处理：归一化 Normalization
为什么要数据归一化Feature Scaling 由于原始数据值的范围差异很大，因此在某些机器学习算法中，如果没有归一化，目标函数将无法正常工作。例如，许多分类器通过欧几里得距离来计算两点之间的距离。如果其中一个要素的取值范围较广，则该距离将受此特定要素支配。因此，所有特征的范围应归一化，以使每个特征对最终距离的贡献大致成比例 可以使得梯度下降收敛更快 如果将正则化用作损失函数的一部分，则数据归一 ...
2020-12-01 17:19 0 1829 推荐指数：
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