机器学习数据标准和归一化

不少时候咱们须要对数据集里面的数据进行标准化和归一化处理。web 例如： X={年龄(年），体重（kg）} 和 X={年龄（年），体重（g）}，虽然逻辑上表达的一样的含义，可是反应在数据上两个份量倒是相差特别大。这个时候咱们每每但愿两个份量的值不会由于量纲不一样而差别太大，使得各的份量对模型的影响都差很少。这个时候咱们就会使用标准化和归一化技术。另外，使用标准化和归一化技术还能够加速模型的收敛。这

>>阅读原文<<