Нормализация среднеквадратического отклонения при сравнении данных из разных источников важна, потому что это позволяет привести разные масштабы и единицы измерения к единому виду. sky.pro vk.com
Такое преобразование делает данные сопоставимыми и более удобными для анализа. vk.com Вот ещё несколько преимуществ нормализации:
- Упрощение сравнения данных. sky.pro Когда все данные представлены в едином масштабе, их легче сравнивать и анализировать. sky.pro
- Ускорение обучения алгоритмов машинного обучения. sky.pro Многие алгоритмы обучаются быстрее, когда данные нормализованы. sky.pro
- Повышение точности алгоритмов машинного обучения. sky.pro Нормализация данных помогает алгоритмам сосредоточиться на важных аспектах данных, улучшая их точность и производительность. sky.pro