机器学习中，为何常常对数据作归一化？

机器学习中，为何常常对数据作归一化？ 答：机器学习模型被互联网行业普遍应用，如排序、推荐、反做弊、定位机器学习 通常作机器学习应用的时候大部分时间是花费在特征处理上，其中很关键的一步就是对特征数据进行归一化。函数 为何要归一化呢？ 1）归一化后加快了梯度降低求最优解的速度；2）归一化有可能提升精度。 1）归一化为何能提升梯度降低法求解最优解的速度？学习 图表明的是两个特征的等高线。其中左图两个特征

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