爲什麼需要對數值類型的特徵做歸一化

歸一化的兩種方法： 線性函數歸一化（Min-Max Scaling） 將結果映射到 [0, 1] 範圍內。 零均值歸一化（Z-Score Normalization） 將數據映射到均值爲 0 、標準差爲 1 的分佈上。假設原始特徵均值爲 μ，標準差爲σ，則有   爲什麼進行歸一化： 在學習速率相同的情況下，（a）圖中 x1 的更新速度要大於 x2（x1 的取值範圍大於 x2）；（b）圖中x1 x2

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