機器學習——標準化/歸一化的目的和做用

機器學習——標準化/歸一化的目的、做用和場景 （一）歸一化的做用html 在機器學習領域中，不一樣評價指標（即特徵向量中的不一樣特徵就是所述的不一樣評價指標）每每具備不一樣的量綱和量綱單位，這樣的狀況會影響到數據分析的結果，爲了消除指標之間的量綱影響，須要進行數據標準化處理，以解決數據指標之間的可比性。原始數據通過數據標準化處理後，各指標處於同一數量級，適合進行綜合對比評價。其中，最典型的就是數據

>>阅读原文<<