數據挖掘和機器學習20個面試問題

1.什麼是數據標準化，爲什麼要進行數據標準化？ 1.1定義 1.2爲什麼要做數據歸一化？ 數據歸一化後，損失函數變量前面的係數差距已不大，圖像的等高面近似圓形，在梯度下降進行求解時能較快的收斂。 一些機器學習算法需要計算樣本之間的距離（如歐氏距離），例如 KNN、K-means 等。如果一個特徵值域範圍非常大，那麼距離計算就主要取決於這個特徵 1.3爲什麼要進行數據標準化？ 數據標準化是預處理步驟

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