机器学习

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详 情 说 明

梯度下降是机器学习中优化模型参数的核心算法，它通过迭代调整参数来最小化损失函数。想象你站在山坡上蒙着眼睛找最低点——每次沿最陡方向迈一小步，梯度下降正是这种思路的数学实现。

特征缩放（如归一化）能显著提升梯度下降效率。当不同特征的数值范围差异巨大时（如年龄0-100 vs 年薪0-1,000,000），缩放可使各特征对模型的影响权重处于同一量级。常见方法包括将数据压缩到[0,1]区间或转化为标准正态分布。

多元线性回归是梯度下降的经典应用场景，它用直线（超平面）拟合多个特征与目标值的关系。此时梯度下降会同时更新所有特征的系数，而特征缩放能避免某些特征因数值过大而主导更新过程。

归一化（Normalization）不同于标准化（Standardization），前者严格限定数值范围，后者则调整数据分布形态。选择取决于算法需求——比如神经网络常需要归一化输入，而主成分分析更适合标准化处理。