一、机器学习归一化为什么

机器学习归一化为什么

在机器学习中，数据的预处理是非常重要的一个步骤，其中归一化是一个常见且关键的技术。那么，为什么在机器学习中要进行归一化呢？本文将从多个角度探讨机器学习归一化的原因和重要性。

提高模型训练的稳定性

机器学习模型在训练过程中对数据的范围和分布非常敏感。如果特征之间的取值范围差距较大，可能会导致模型训练过程中出现梯度爆炸或梯度消失的问题，进而影响模型的收敛性和稳定性。通过归一化可以将数据缩放到相似的范围内，使得模型更容易学习到特征之间的关系，提高训练的稳定性。

加快模型收敛速度

归一化可以使得特征具有相似的尺度，这有助于优化算法更快地找到最优解。在梯度下降等优化算法中，归一化后的数据可以加速模型的收敛速度，减少训练时间。特别是对于深度学习等需要大量迭代的模型来说，归一化可以显著提升训练效率。

提升模型的泛化能力

归一化还可以避免因特征尺度不同而导致模型过拟合的问题。特征归一化可以使得模型更加关注特征本身的数据分布，而不是特征的绝对值。这样可以使得模型更好地泛化到未见过的数据，提升模型的泛化能力。

增加模型的解释性

在某些机器学习算法中，如线性回归等，特征的尺度大小直接影响了特征对结果的权重大小。如果特征之间的尺度不同，那么权重的解释性就会变得模糊。通过归一化处理，可以使得各个特征的权重在相同的尺度上进行比较，增加模型的解释性。

降低特征间的相关性

在一些机器学习模型中，特征之间的相关性可能会影响模型的性能。如果特征之间存在较大的尺度差异，可能会导致模型更多地关注尺度较大的特征，而忽略尺度较小的特征，从而影响模型的表现。通过归一化操作，可以降低特征之间的相关性，使得模型更好地利用各个特征信息。

总结

综上所述，机器学习中归一化的重要性不言而喻。归一化可以提高模型训练的稳定性，加快模型收敛速度，提升模型的泛化能力，增加模型的解释性，降低特征间的相关性等多个方面。因此，在实际应用中，开发者们应当重视对数据进行归一化处理，以提升机器学习模型的性能和效果。

二、互联网大厂机器学习经验转做量化研究，据已有的因子特征去预测收益率，为啥效果一直上不去？求大佬赐教…?

互联网行业运用机器学习开展业务大多只是应用，很少会对业务所在领域产生较大影响，很少存在容量问题，但量化策略对市场的影响和容量问题是真实存在而且致命的。

我们用第 i 期的因子值和第 i+1 期的收益率运用机器学习拟合出来的模型 其实是 市场上有 N 个人用第 i - 1期的因子值和第 i 期的收益率运用机器学习拟合出来的 M 个模型对市场共同作用产生的结果，且i+1期的市场波动有限，这M个模型各自能分得的利润的分布也十分随机，所以除非你的模型能考虑到这一客观事实并把其融入其中，才有可能产生显著的利润吊打其他模型，否则样本内外表现差异悬殊是必然。

关于相关经验分享或指导还是不要想了，愿意分享和指导你的人都是压根赚不到钱的，建议题主还是自己探索吧。

听说今年互联网行业在走下坡路，大量互联网行业从业者气势汹汹的要来卷我们，说实话我们一直在搞量化的现在害怕极了，甚至想误导一下新入行的朋友们让你们多走一点弯路，毕竟走弯路的人亏的钱才是我们最大的利润来源。。