一般來說，梯度大的維度更新引數快
特徵數值會影響梯度的大小
eg：特徵數值很大，代入梯度計算後得出的結果也可能很大
當不同特徵的數值相差較大，如年齡（0～100）與 月薪（500～50000）
會導致不同維度下降的速度有很大的區別，甚至造成振盪現象
"""
對每一列進行標準歸一化
"""import numpy as np
from sklearn.preprocessing import standardscaler
x_train = np.array([[
1,2,
3],[
1,3,
1]])
scaler = standardscaler(
).fit(x_train)
print
(scaler.transform(x_train)
)輸出結果：[[
0.-1
.1.]
[0.1
.-1.
]]
函式內部用浮點數儲存但還直接取整了？資料處理之標準化 歸一化方法
主要是為了資料處理方便提出來的，把資料對映到0 1範圍之內處理，更加便捷快速，應該歸到數字訊號處理範疇之內。歸一化是一種簡化計算的方式，即將有量綱的表示式，經過變換，化為無量綱的表示式，成為純量。比如，複數阻抗可以歸一化書寫 z r j l r 1 j l r 複數部分變成了純數量了，沒有量綱。另外...
資料處理 歸一化 標準化及其區別
把資料變成 之間的小數。主要是為了資料處理方便提出來的，把資料對映到0 1範圍之內處理，更加便捷快速。把有量綱表示式變成無量綱表示式，便於不同單位或量級的指標能夠進行比較和加權。歸一化是一種簡化計算的方式，即將有量綱的表示式，經過變換，化為無量綱的表示式，成為純量。所謂 歸一 注意 一 就是把資料歸...
sklearn資料預處理 歸一化 標準化
1 把數變為 0，1 之間的小數 主要是為了資料處理方便提出來的，把資料對映到0 1範圍之內處理，更加便捷快速。2 把有量綱表示式變為無量綱表示式 歸一化是一種簡化計算的方式，即將有量綱的表示式，經過變換，化為無量綱的表示式，成為純量。歸一化演算法有 1.線性轉換 y x minvalue maxv...