特征归一化（数值特征）

为什么要对数值类型的特征做归一化？

对特征归一化可以把所有特征压缩到相同范围的区间内，常用的归一化方法主要有以下两个：

1.  线性函数归一化

2. 零均值归一化

归一化的作用：

对于用梯度下降法求解的模型可以加快算法的收敛速度

 

 

 

 

为什么要做数据归一化，在梯度下降时有什么好处？

1.     加快算法收敛

2.     提高精度（特别对于需要计算距离的算法）

归一化方法：线性归一化 x = (x-min) / (max-min)；标准化x = (x-样本均值) / 样本方差