线性回归normalize归一化

线性回归中的normalize归一化是指对特征矩阵进行标准化处理，使得特征之间的取值范围相同。这样做的目的是为了避免某些特征对模型的影响过大，导致模型不稳定或者无法收敛。通过归一化可以将特征的取值映射到一个较小的范围内，使得不同特征之间具有可比性，从而提高模型的拟合效果。

具体来说，常用的归一化方法有两种：标准化（standardization）和最小-最大归一化（min-max normalization）。

标准化是指将特征的取值转化为均值为0，标准差为1的正态分布。它的计算公式为：x' = (x - mean) / std，其中x'为标准化后的特征值，x为原始特征值，mean为特征的均值，std为特征的标准差。

最小-最大归一化是指将特征的取值缩放到一个固定的范围，通常是[0, 1]或者[-1, 1]。它的计算公式为：x' = (x - min) / (max - min)，其中x'为归一化后的特征值，x为原始特征值，min为特征的最小值，max为特征的最大值。

归一化可以提高模型的训练速度和准确性，使得特征之间的权重更加均衡。在实际应用中，选择哪种归一化方法取决于数据的分布情况和模型的要求。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Normalize 归一化 + 线性回归和逻辑回归](https://blog.csdn.net/qq_40926715/article/details/126953532)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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