机器学习的数据归一化方法

做用：对于不一样的特征向量，好比年龄、购买量、购买额，在数值的量纲上相差十倍或者百千倍。若是不归一化处理，就不容易进行比较、求距离，模型参数和正确度精确度就会受影响，甚至得不出正确的结果。 举个例子：用梯度降低法求解最优解时，下图展现没有归一化和归一化处理两种状况下的求解过程。 左图表示没有归一化的求解过程；右图表示有归一化的处理过程。 X一、X2表示特征向量，数值区间分别为[0,2000]，[1

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