機器學習中，爲何經常要對數據歸一化？

機器學習中，爲何經常要對數據歸一化？原因有二：(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。 爲什麼歸一化能提高梯度下降法求解最優解的速度？ 假定爲預測房價的例子，自變量爲面積大小和房間數，因變量爲房價。那麼可以得到的公式爲： y=θ1x1+θ2x2 y = θ 1 x 1 + θ 2 x 2 其中， x1 x 1 代表房間數， θ1 θ 1 代表 x1 x 1 變量前面

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