百面機器學習-特徵歸一化
P002
1.為什麼要對數值做特徵歸一化?
1.為了消除資料特徵之間的量綱的影響.
2.常用的方法有哪些:
1.線性函式歸一化
2.零均值歸一化
3.常用情況
1.通過梯度下降法求解的模型通常是需要歸一化的,如線性迴歸,支援向量機,神經網路等.
2.決策樹模型並不適用,因為歸一化並不會改變樣本在特徵上的資訊增益.
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