Machine learning 为什么我们需要机器学习的标准化和规范化？

数据标准化和标准化，那么这两个术语之间的区别是什么呢？

是一个关于标准化和标准化的很好的基于示例的解释，我在这里只提到了其中的一些要点：

标准化：

归一化使得训练对特征的尺度不太敏感，因此我们可以更好地求解系数

规范化将确保收敛问题不会有巨大的方差，从而使优化可行

标准化：

（使用标准化的原因）比较具有不同单位或比例的特征

标准化倾向于使训练过程表现良好，因为优化问题的数值条件是 改善了

这是关于规范化和标准化的一个很好的基于示例的解释，我在这里只提到了其中的一些要点：

标准化：

归一化使得训练对特征的尺度不太敏感，因此我们可以更好地求解系数

规范化将确保收敛问题不会有巨大的方差，从而使优化可行

标准化：

（使用标准化的原因）比较具有不同单位或比例的特征

标准化倾向于使训练过程表现良好，因为优化问题的数值条件是 改善了

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