数据归一化处理的目的是:使得预处理的数据被限定在一定的范围内,从而消除奇异样本数据导致的不良影响。数据归一化处理后,可以加快梯度下降求最优解的速度,且有可能提高精度(如KNN)。
综上可知,归一化有如下好处,即
1)归一化后加快了梯度下降求最优解的速度;
2)归一化有可能提高精度(如KNN)
注:没有一种数据标准化的方法,放在每一个问题,放在每一个模型,都能提高算法精度和加速算法的收敛速度。
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