归一化/特征缩放(Feature Scaling) 笔记

时间 2020-12-29

标签机器学习归一化特征缩放笔记繁體版

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归一化/特征缩放 Feature Scaling 为什么要做归一化？如何进行归一化？ 1.最大值最小值归一化 2.方差归一化 3.均值归一化 4.==标准归一化StandardScaler== 归一化的目的：将所有特征缩放到0～1之间，使梯度下降法能更快的收敛。（其中0和1并不是定值，只是一个范围。）为什么要做归一化？各个特征 x i x_{i} xi的 θ i \theta_{i} θ

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