1、线性回归、手写数字识别softmax、MLP、CNN

波士顿房价线性回归

做归一化（或 Feature scaling）至少有以下3个理由： - 过大或过小的数值范围会导致计算时的浮点上溢或下溢。 - 不同的数值范围会导致不同属性对模型的重要性不同（至少在训练的初始阶段如此），而这个隐含的假设常常是不合理的。这会对优化的过程造成困难，使训练时间大大的加长。 - 很多的机器学习技巧/模型（例如L1，L2正则项，向量空间模型-Vector Space Model）都基于这样的假设：所有的属性取值都差不多是以0为均值且取值范围相近的。