什么是数据【标准化】【归一化】,他们有什么作用?

数据标准化和归一化是机器学习预处理的重要步骤,它们可以调整特征尺度,提升模型训练效率。数据标准化通常使用Z-score方法,将数据转换为均值为0,标准差为1的标准分布。归一化则常采用最小-最大缩放,将数据缩放到0到1之间。这两种方法有助于加快梯度下降的收敛速度,尤其在处理不同尺度特征时效果显著。博客详细解释了两者的概念并探讨了其在优化梯度下降法中的作用。

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