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在呆板進修跟數據分析中，評價向量是描述東西屬性或特徵的一種常用方法。但是，因為差別評價維度之間的量綱跟數量級可能存在明顯差別，直接利用原始評價向量可能會招致分析成果的偏向。因此，對評價向量停止歸一化處理顯得尤為重要。 評價向量的歸一化，簡而言之，就是將原始評價數據縮放到一個特定的範疇內，以打消差別特徵之間的量綱影響，確保每個特徵在模型中的奉獻是公平的。以下是多少種罕見的歸一化方法：
- 線性歸一化：將每個特徵值縮放到[0, 1]或[-1, 1]的範疇內。這種方法簡單易行，但受異常值影響較大年夜。
- 標準化（Z-Score）：將每個特徵值轉換為其與均勻值的標準差倍數。這種方法可能保持特徵值的分布狀況，對異常值較為魯棒。
- 對數變更：經由過程取對數的方法增加極大年夜值的影響，常用於數據分布呈偏態的情況。
- 冪變更：經由過程對特徵值停止冪運算，改良數據的分布狀況，使其更瀕臨正態分布。 歸一化處理不只可能進步模型的正確性，另有助於減速收斂，特別是在利用梯度降落這類優化演算法時。其余，歸一化後的數據更輕易闡明，有助於數據分析師洞察數據背後的實在含義。 總之，評價向量的歸一化是數據預處理過程中的關鍵步調，它可能確保我們的模型在面對差別量綱跟數量級的特徵時，仍然可能供給正確跟堅固的成果。