在呆板进修跟数据分析中，评价向量是描述东西属性或特点的一种常用方法。但是，因为差别评价维度之间的量纲跟数量级可能存在明显差别，直接利用原始评价向量可能会招致分析成果的偏向。因此，对评价向量停止归一化处理显得尤为重要。
评价向量的归一化，简而言之，就是将原始评价数据缩放到一个特定的范畴内，以打消差别特点之间的量纲影响，确保每个特点在模型中的奉献是公平的。以下是多少种罕见的归一化方法：
- 线性归一化：将每个特点值缩放到[0, 1]或[-1, 1]的范畴内。这种方法简单易行，但受异常值影响较大年夜。
- 标准化（Z-Score）：将每个特点值转换为其与均匀值的标准差倍数。这种方法可能保持特点值的分布状况，对异常值较为鲁棒。
- 对数变更：经由过程取对数的方法增加极大年夜值的影响，常用于数据分布呈偏态的情况。
- 幂变更：经由过程对特点值停止幂运算，改良数据的分布状况，使其更濒临正态分布。
归一化处理不只可能进步模型的正确性，另有助于减速收敛，特别是在利用梯度降落这类优化算法时。其余，归一化后的数据更轻易阐明，有助于数据分析师洞察数据背后的实在含义。
总之，评价向量的归一化是数据预处理过程中的关键步调，它可能确保我们的模型在面对差别量纲跟数量级的特点时，仍然可能供给正确跟坚固的成果。