數據預處理中歸一化（Normalization）與損失函數中正則化（Regularization）解惑
背景：數據挖掘/機器學習中的術語較多，而且我的知識有限。之前一直疑惑正則這個概念。所以寫了篇博文梳理下 摘要： 1.正則化（Regularization） 1.1 正則化的目的 1.2 結構風險最小化（SRM）理論 1.3 L1范數（lasso），L2范數 ...
原文：數據預處理：歸一化 Normalization
為什么要數據歸一化Feature Scaling 由於原始數據值的范圍差異很大，因此在某些機器學習算法中，如果沒有歸一化，目標函數將無法正常工作。例如，許多分類器通過歐幾里得距離來計算兩點之間的距離。如果其中一個要素的取值范圍較廣，則該距離將受此特定要素支配。因此，所有特征的范圍應歸一化，以使每個特征對最終距離的貢獻大致成比例 可以使得梯度下降收斂更快 如果將正則化用作損失函數的一部分，則數據歸一 ...
2020-12-01 17:19 0 1829 推薦指數：
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