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為什麼要特徵標準化 (深度學習)? | Cupoy

今天我們會來聊聊機器學習所需要的數據,為了讓機器學習方面消化, 我們需不需要對數據動些手腳呢. 所以今天就會提到特徵數據的標準化, 也可以說正常化, 歸一化, 正規化等等. 使用這些標準化手段. 我們不僅可以快速推進機器學習的學習速度, 還可以避免機器學習學得特扭曲. Sklearn feature norma... 來源:https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/ML-intro/3-02-normalization/

今天我們會來聊聊機器學習所需要的數據,為了讓機器學習方面消化, 我們需不需要對數據動些手腳呢. 所以今天就會提到特徵數據的標準化, 也可以說正常化, 歸一化, 正規化等等. 使用這些標準化手段. 我們不僅可以快速推進機器學習的學習速度, 還可以避免機器學習學得特扭曲. Sklearn feature norma... 來源:https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/ML-intro/3-02-normalization/