机器学习中，为何要经常对数据做归一化？

堂吉诃德的猫 2022-01-05 18:59:24

机器学习中，为何要经常对数据做归一化？ 

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weixin_38498942 2022-01-06
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归一化后加快的梯度下降对最优解的速度。
归一化有可能提高精度。

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机器学习，数据归一化处理，经典数据——海伦约会数据，传智播客，黑马程序员机器学习课程使用的数据，下载即用。 milage,Liters,Consumtime,target 40920,8.326976,0.953952,3 14488,7.153469,1.673904,2 26052,1.441871,0.805124,1 75136,13.147394,0.428964,1 38344,1.669788,0.134296,1 72993,10.141740,1.032955,1 35948,6.830792,1.213192,3
数据归一化matlab代码
对于矩阵，向量的一个归一化小程序。很简单。能归到0~1的区间之内。
数据预处理-归一化-数据文件dating.txt
数据预处理-归一化-数据文件
datanorm.zip_matlab列归一化_反归一化_归一化_归一化matlab
matlab版本归一化代码，还有反归一化。按列归一化。
数据集归一化处理：策略、代码实现与性能优化
归一化是数据预处理中的关键步骤，它有助于改善数据的分布特性并加速机器学习算法的收敛速度。常见的归一化方法包括Min-Max归一化、Z-Score归一化、小数定标标准化等。在选择归一化方法时，需要根据数据的特性和后续算法的需求进行综合考虑。通过上述代码示例，开发者可以根据自己的项目需求选择合适的归一化策略。
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