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在數據預處理中，列向量歸一化是一種常用的技巧，旨在打消差別特徵量綱差別對模型練習的影響。本文將具體介紹列向量歸一化的打算方法。
起首，什麼是列向量歸一化？簡單來說，列向量歸一化是將數據會合的每一列（特徵）獨破地轉換為存在雷同標準的過程。這平日是經由過程將每個特徵值減去其地點列的均值，然後除以其標準差來實現的。如許做的好處是使得每個特徵對模型的奉獻是等價的，避免了某些特徵因數值較大年夜而主導模型練習。
接上去，我們來具體探究列向量歸一化的打算步調：
- 打算每個特徵的均值μ跟標準差σ。均值是特徵值的算術均勻，而標準差反應了特徵值的分散程度。
- 對每個特徵值，履行歸一化公式：歸一化後的值 = (原始值 - μ) / σ。這個步調將每個特徵值縮放到均值為0，標準差為1的範疇內。
- 若有特徵值的標準差為0，即全部的特徵值都雷同，為了避免除以0的錯誤，平日會在這個特徵列中全部值都調換為0，或許抉擇其他數值作為歸一化後的值。
總結一下，列向量歸一化經由過程以下三個步調實現：
- 打算每個特徵的均值跟標準差；
- 利用歸一化公式轉換每個特徵值；
- 處理標準差為0的特別情況。
在呆板進修跟數據處理中，列向量歸一化是一種簡單而有效的標準化技巧。它有助於進步模型的機能，尤其是在利用梯度降落等優化演算法時，可能加快收斂速度。