【机器学习 面试题】 为什么需要对数值型的特征做归一化？
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【机器学习 面试题】 为什么需要对数值型的特征做归一化？
为了消除数据特征之间的量纲影响，我们需要对特征进行归一化处理，使得不同指标之间具有可比性。
常用的归一化方法有线性函数归一化（最大最小值归一化）和零均值归一化。
实际应用中，通过梯度下降法求解模型的通常需要归一化，包括线性回归、逻辑回归、支持向量机、神经网络等。决策树模型不要要归一化。
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