機器學習中常見的幾種歸一化方法以及原因

在機器學習中，數據歸一化是非常重要，它可能會導致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情況，需要對數據進行歸一化處理。 1.機器學習中常用的歸一化方法： 2. 不同歸一化方法分析： 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。通過利用變量取值的最大值和最小值（或者最大值）將原始數據轉換爲界於某

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