哪些机器学习算法不需要做归一化处理？
概率模型不需要归一化，因为他们不关心变量的值，而是关心变量的分布和变量之间的条件概率，如决策树、RF。而像Adaboost、GBDT、SVM、LR、KNN、KMeans之类的最优化问题就需要归一化
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本文向大家介绍学Java做项目需要学习的一些技能，包括了学Java做项目需要学习的一些技能的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 Java就是用来做项目的！Java的主要应用领域就是企业级的项目开发！要想从事企业级的项目开发，你必须掌握如下要点： 1、掌握项目开发的基本步骤 2、具备极强的面向对象的分析与设计技巧 3、掌握用例驱动、以架构为核心的主流开发方法 没有人愿意自己一辈子就满足于掌握了一
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本文向大家介绍机器学习中有哪些不同的梯度下降算法？，包括了机器学习中有哪些不同的梯度下降算法？的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 使用梯度下降的背后思想是在各种机器学习算法中将损失降至最低。从数学上讲，可以获得函数的局部最小值。 为了实现这一点，定义了一组参数，并且需要将它们最小化。给参数分配系数后，就可以计算误差或损失。接下来，权重被更新以确保误差最小化。除了参数，弱学习者可以是用户，例如
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本文向大家介绍机器学习：知道哪些传统机器学习模型相关面试题，主要包含被问及机器学习：知道哪些传统机器学习模型时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 参考回答： 常见的机器学习算法： 1）.回归算法：回归算法是试图采用对误差的衡量来探索变量之间的关系的一类算法。回归算法是统计机器学习的利器。 常见的回归算法包括：最小二乘法（Ordinary Least Square），逐步式回归（Stepwis
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本文向大家介绍输入特征归一化有哪些方式，有什么好处。svm需不需要？决策树需不需要？相关面试题，主要包含被问及输入特征归一化有哪些方式，有什么好处。svm需不需要？决策树需不需要？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 1.归一化可以加快梯度下降法求解最优解的速度。 当特征之间的数值变化范围相差太大时，会使得收敛路径呈Z字型，导致收敛太慢，或者根本收敛不到最优解的结果。 2.归一化可以提高计算
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Index 基本遵从《统计学习方法》一书中的符号表示。 除特别说明，默认w为行向量，x为列向量，以避免在wx 中使用转置符号；但有些公式为了更清晰区分向量与标量，依然会使用^T的上标，注意区分。 输入实例x的特征向量记为： 注意：x_i 和 x^(i) 含义不同，前者表示训练集中第 i 个实例，后者表示特征向量中的第 i 个分量；因此，通常记训练集为： 特征向量用小n表示维数，训练集用大N表示个数
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本文向大家介绍在机器学习中，为何要经常对数据归一化？相关面试题，主要包含被问及在机器学习中，为何要经常对数据归一化？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 归一化可以： 归一化后加快了梯度下降求最优解的速度（两个特征量纲不同，差距较大时，等高线较尖，根据梯度下降可能走之字形，而归一化后比较圆走直线） 归一化有可能提高精度 （一些分类器需要计算样本之间的距离，如果一个特征值域范围非常大，那么距离