为什么要做特征的归一化/标准化？

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点击上方 “ 小白学视觉 ”，选择加" 星标 "或“ 置顶 ” 重磅干货，第一时间送达 作者丨shine-lee，编辑：极市平台 来源丨https://blog.csdn.net/blogshinelee/article/details/102875044 写在前面 Feature scaling ，常见的提法有“特征归一化”、“标准化”，是数据预处理中的重要技术，有时甚至决定了算法能不能work以及work得好不好。谈到feature scaling的必要性，最常用的2个例子可能是： 特征间的单位（尺度）可能不同 ，比如身高和体重，比如摄氏度和华氏度，比如房屋面积和房间数，一个特征的变化范围可能是[1000, 10000]，另一个特征的变化范围可能是[−0.1,0.2]，在进行距离有关的计算时，单位的不同会导致计算结果的不同，尺度大的特征会起决定性作用，而尺度小的特征其作用可能会被忽略， 为了消除特征间单位和尺度差异的影响，以对每维特征同等看待，需要 ………………………………