机器学习中为什么需要对数据进行归一化？

1）归一化后加快了梯度下降求最优解的速度； 2）归一化有可能提高精度。 1 归一化为什么能提高梯度下降法求解最优解的速度？       如下图所示，蓝色的圈圈图代表的是两个特征的等高线。其中左图两个特征X1和X2的区间相差非常大，X1区间是[0,2000]，X2区间是[1,5]，其所形成的等高线非常尖。当使用梯度下降法寻求最优解时，很有可能走“之字型”路线（垂直等高线走），从而导致需要迭代很多次才

>>阅读原文<<