机器学习：为什么需要对数值型的特征做归一化

为什么需要对数值型的特征做归一化？ 假设有这样一组数据 身高（米） 体重（斤） 1.6 130 1.7 125 1.8 145 1.9 135 公式：健康 = 3*身高 + 2*体重，那么，体重相对于身高而言，在健康中的比重占的多的多，显然这样是并不合理的，此时我们需要通过归一化方法，把两个特征处在同一个数量级上。 问题一：归一化的方法有哪些？ 一. 最大最小值归一化(线性函数的归一化)： 公式：

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