機器學習中的標準化/歸一化

數據的標準化（normalization）是將數據按比例縮放，使之落入一個小的特定區間。在一些數據比較和評價中經常使用到。典型的有歸一化法，還有好比極值法、標準差法。python 歸一化方法的主要有兩種形式：一種是把數變爲（0，1）之間的小數，一種是把有量綱表達式變爲無量綱表達式。在數字信號處理中是簡化計算的有效方式。機器學習 歸一化處理的好處： 1 加快梯度降低的求解速度，即提高模型的收斂速度函

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