數據歸一化

多時候，若是不對數據進行歸一化，會致使梯度降低複雜或是xgboost中的損失函數只能選擇線性，致使模型效果不佳。下面我結合各種我看到的資料總結一下幾種方式的歸一化，並有python的實現。python 從經驗上說，歸一化是讓不一樣維度之間的特徵在數值上有必定比較性，能夠大大提升分類器的準確性。算法 以下有個形象的圖解：dom 若是不歸一化，各維特徵的跨度差距很大，目標函數就會是「扁」的：函數 （圖

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