1072.机器学习中,为何要经常对数据做归一化?()①归一化后加快的梯度下降对最优解的速度②归一化有可能提高精度③归一化有一定提高精度

好的，让我们一起来探讨这道关于机器学习中数据归一化的单选题。 **题干：** 为什么在机器学习中经常需要对数据进行归一化？ 选项： - A: ①归一化后加快的梯度下降对最优解的速度；②归一化有可能提高精度；③归一化有一定提高精度。 - B: ②归一化有可能提高精度；③归一化有一定提高精度。 - C: ①归一化后加快的梯度下降对最优解的速度；②归一化有可能提高精度。 - D: ①归一化后加快的梯度下降对最优解的速度；③归一化有一定提高精度。 首先，我们来理解一下“归一化”的概念。归一化是将数据按比例缩放，使之落入一个特定的小区间，如[0,1]或[-1,1]等。这样做有几个好处： 1. **加快梯度下降算法的收敛速度**：当特征尺度不一致时，损失函数可能会呈现狭长的椭圆形轮廓，导致梯度下降在更新参数时沿着某些方向波动较大，从而减慢了收敛速度。通过归一化处理，可以使得各特征处于同一数量级上，从而使损失函数更接近于球形轮廓，进而加快梯度下降算法找到全局最优解的速度。 2. **提高模型训练效果（精度）**：尽管归一化通常能够改善模型性能，但并非绝对。其效果取决于具体的数据集及应用场景。因此，更准确地说，归一化有助于提高模型精度，但不能保证一定有效。 综上所述，“归一化有一定提高精度”比“归一化有可能提高精度”更为准确。因此正确答案应包含①和③，而不包括②。 最终答案为D: ①归一化后加快的梯度下降对最优解的速度；③归一化有一定提高精度。 希望这个解释对你有所帮助！