為什么一些機器學習模型需要對數據進行歸一化？
為什么一些機器學習模型需要對數據進行歸一化？ http://www.cnblogs.com/LBSer/p/4440590.html 機器學習模型被互聯網行業廣泛應用，如排序（參見：排序學習實踐）、推薦、反作弊、定位（參見：基於朴素貝葉斯的定位算法）等。一般做機器學習應用的時候大部分 ...
原文：機器學習筆記：為什么要對數據進行歸一化處理？
文章來自知乎，作者hit nlper憶臻 轉自：https: zhuanlan.zhihu.com p 在喂給機器學習模型的數據中，對數據要進行歸一化的處理。 為什么要進行歸一化處理，下面從尋找最優解這個角度給出自己的看法。 例子 假定為預測房價的例子，自變量為面積，房間數兩個，因變量為房價。 那么可以得到的公式為： 其中代表房間數，代表變量前面的系數。 其中代表面積，代表變量前面的系數。 首先我 ...
2017-07-03 23:08 0 9014 推薦指數：
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為什么一些機器學習模型需要對數據進行歸一化？——1）歸一化后加快了梯度下降求最優解的速度；2）歸一化有可能提高精度
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