数据归一化,对机器学习模型是非常重要的。做了很多漂亮的特征的工作之后,可能就会自然而然的加速模型的训练速度,提升结果准确率。
是什么
- 归一化将数据变小
- 把有量纲表达式变为无量纲表达式
为什么
- 加速梯度下降求解最优解的速度
- 提高结果精确度
怎么做
常用的归一化方法分类:
- 直线型方法。极值法和标准差法
- 折线型方法。三折线法
- 曲线型方法。半正态分布
参考文章:
数据归一化,对机器学习模型是非常重要的。做了很多漂亮的特征的工作之后,可能就会自然而然的加速模型的训练速度,提升结果准确率。
常用的归一化方法分类:
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