百面机器学习-特征归一化

P002

1.为什么要对数值做特征归一化?

1.为了消除数据特征之间的量纲的影响.

2.常用的方法有哪些:

1.线性函数归一化

2.零均值归一化

3.常用情况

1.通过梯度下降法求解的模型通常是需要归一化的,如线性回归,支持向量机,神经网络等.

2.决策树模型并不适用,因为归一化并不会改变样本在特征上的信息增益.