在現實生活中，乙個目標變數（y）可以認為是由多個特徵變數（x）影響和控制的，那麼這些特徵變數的量綱和數值的量級就會不一樣，比如x1 = 10000，x2 = 1，x3 = 0.5 可以很明顯的看出特徵x1和x2、x3存在量綱的差距；x1對目標變數的影響程度將會比x2、x3對目標變數的影響程度要大（可以這樣認為目標變數由x1掌控，x2，x3影響較小，一旦x1的值出現問題，將直接的影響到目標變數的**，把目標變數的**值由x1獨攬大權，會存在高風險的**）而通過標準化處理，可以使得不同的特徵變數具有相同的尺度（也就是說將特徵的值控制在某個範圍內），這樣目標變數就可以由多個相同尺寸的特徵變數進行控制，這樣，在使用梯度下降法學習引數的時候，不同特徵對引數的影響程度就一樣了。比如在訓練神經網路的過程中，通過將資料標準化，能夠加速權重引數的收斂。
簡而言之：對資料標準化的目的是消除特徵之間的差異性，便於特徵一心一意學習權重。
由（1）我們可以知道當原始資料不同維度上的特徵的尺度（單位）不一致時，需要標準化步驟對資料進行預處理，反之則不需要進行資料標準化。
PAC為什麼要提前進行標準化
pca 主成分分析 所對應的數學理論是svd 矩陣的奇異值分解 而奇異值分解本身是完全不需要對矩陣中的元素做標準化或者去中心化的。但是對於機器學習，我們通常會對矩陣 也就是資料 的每一列先進行標準化。pca通常是用於高維資料的降維，它可以將原來高維的資料投影到某個低維的空間上並使得其方差盡量大。如果...
為什麼要特徵標準化及特徵標準化方法
歸一化化就是要把你需要處理的資料經過處理後 通過某種演算法 限制在你需要的一定範圍內。歸一化的原因是什麼那？一是，為了後面資料處理的方便，把不同量綱的東西放在同一量綱下比較，即 把不同 的資料統一到乙個參考係下，這樣比較起來才有意義。簡單的舉個例子 一張表有兩個變數，乙個是體重kg，乙個是身高cm。...
為什麼要進行資料繫結？
我們知道前端框架的意義是讓前端開發更方便 更高效，那麼資料繫結肯定也是為這個目的服務的。資料繫結是為了實現一種 動態 的效果，後台的資料更新了，前端頁面也自動更新 前端頁面上的資料更新了，後台的資料也自動更新。這種動態的思想可以追溯到mvc設計模式 mvc模式最早由 try e reenskaug ...