梯度下降算法的数据预处理方法——标准化

梯度下降算法的数据预处理方法——标准化

在机器学习中，梯度下降算法是一种常用的优化算法，可以用于训练各种模型。但是，数据的不同尺度、不同范围会影响梯度下降算法的性能，使得算法收敛速度缓慢或周期性震荡。因此，在进行梯度下降前，我们需要使用标准化等预处理方法对数据进行预处理，来提高模型训练的效率和准确性。

标准化（Normalization）是一种常见的数据预处理方法，它将数据缩放到均值为0，方差为1的范围内。通过标准化后，所有特征都具有相同的尺度和范围，避免了梯度下降算法的问题，使得算法更容易收敛。

下面是标准化的Python代码实现：

import numpy as np

def normalize_data(data):
    mean = np.mean(data