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機器學習—數據預處理—特徵縮放
時間 2020-07-17
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1、爲何特徵縮放 在面對多維特徵問題的時,有時特徵數據數據值相差過大,如在運用多變量線性迴歸預測房價模型中,房屋面積和臥室個數這倆個特徵之間數值相差大,而要保證這些特徵都具備相近的尺度,就要進行特徵縮放,這能幫助梯度降低算法更快地收斂。如圖: 直接求解的缺點: 一、當x1 特徵對應權重會比x2 對應的權重小不少,下降模型可解釋性 二、梯度降低時,最終解被某個特徵所主導,會影響模型精度與收斂速度 三
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