处理数据时不进行归一化会有什么影响？归一化的做用是什么？何时须要归一化？有哪些归一化的方法？

归一化化定义：我是这样认为的，归一化化就是要把你须要处理的数据通过处理后（经过某种算法）限制在你须要的必定范围内。首先归一化是为了后面数据处理的方便，其次是保正程序运行时收敛加快。算法 所谓特征归一化，就是将不一样类型的特征数值大小变为一致的过程。机器学习 特征归一化的意义函数 1. 提高模型的收敛速度学习 2. 提升精度，这在涉及到一些距离计算的算法时效果显著，好比算法要计算欧氏距离，上图中x2

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