機器學習中爲什麼需要對數據進行歸一化？

1）歸一化後加快了梯度下降求最優解的速度； 2）歸一化有可能提高精度。 1 歸一化爲什麼能提高梯度下降法求解最優解的速度？       如下圖所示，藍色的圈圈圖代表的是兩個特徵的等高線。其中左圖兩個特徵X1和X2的區間相差非常大，X1區間是[0,2000]，X2區間是[1,5]，其所形成的等高線非常尖。當使用梯度下降法尋求最優解時，很有可能走「之字型」路線（垂直等高線走），從而導致需要迭代很多次才

>>阅读原文<<