需要标准化/标准化的学习算法列表

Question

请提供所有算法的列表，在使用之前需要标准化或标准化的数据，或者有人可以告诉我，例如，我可以在scikit-学习文档中找到它。

Answer 1

在大多数情况下，功能缩放意味着：

1. 使所有特性的平均值不太大(例如，0)
2. 使所有特性的方差大致相同(例如，1)

所以你的问题可以稍微不同地问：

1)哪些算法依赖于接近于零的绝对值？

2)哪种算法要求比较分布的值？

3)哪些算法采用正则化来惩罚特征的极端权值？

第一点与神经网络中的激活函数密切相关，神经网络由于导数而具有最大的零学习能力(sigmoid，tanh，relu)。

第2点和第3点与不同特征的权重相等有关。

一般来说，由于第二和第三点，你应该始终进行缩放。唯一的例外是决策树，它不使用任何具有不同特征的联合度量，也不使用任何关于平均值的假设，因此无需缩放就可以使用。