今天爱分享给大家带来数据归一化(或者标准化,注意归一化和标准化不同)的原因是什么【机器学习面试题】,希望能够帮助到大家。
能不归一化最好不归一化,之所以进行数据归一化是因为各维度的量纲不相同。而且需要看情况进行归一化。
有些模型在各维度进行了不均匀的伸缩后,最优解与原来不等价(如SVM)需要归一化。
有些模型伸缩有与原来等价,如:LR则不用归一化,但是实际中往往通过迭代求解模型参数,如果目标函数太扁(想象一下很扁的高斯模型)迭代算法会发生不收敛的情况,所以最好进行数据归一化。
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