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爲何要進行特徵歸一化/標準化?
時間 2020-08-04
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Make sure features are on a similar scale 數據歸一化後,最優解的尋優過程明顯會變得平緩,更容易正確的收斂到最優解。 何時須要feature scaling? 涉及或隱含距離計算的算法,好比K-means、KNN、PCA、SVM等,通常須要feature scaling, 損失函數中含有正則項時,通常須要feature scaling 梯度降低算法,須要fe
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