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1.1.1 变量归一化
归一化定义
由于实际求解往往使用迭代算法，如果目标函数的形状太“扁”，即变量之间的数量级相差太大，迭代算法可能收敛得很慢甚至不收敛。所以对于具有伸缩不变性的模型，最好也进行数据标准化，即归一化让数值在同一个数量级内。
归一化优点
（1）提升模型的收敛速度，变量数量级相差大，成椭圆形梯度下降，走之路线，收敛速度慢，数量级相同，成圆形梯度下降，垂直于圆心迭代，所以收敛速度快。
（2）提高模型的精度，数量级相差太大，波动对结果的影响大，造成精度损失。
归一化方法
线性归一化，线性归一化会把输入数据都转换到[0 1]的范围，公式如下
