機器學習中常見的幾種歸一化方法以及緣由

在機器學習中，數據歸一化是很是重要，它可能會致使模型壞掉或者訓練出一個很奇怪的模型，爲了讓機器學習的模型更加適合實際狀況，須要對數據進行歸一化處理。node 1.機器學習中經常使用的歸一化方法： 2. 不一樣歸一化方法分析： 2.1 線性變換和極差法（線性歸一化） 將原始數據線性化的方法轉換到[0 1]的範圍，該方法實現對原始數據的等比例縮放。經過利用變量取值的最大值和最小值（或者最大值）將原始數

>>阅读原文<<