关于机器学习中训练数据x之间差值很小的解决办法？
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我的数据中x，也就是feature之间值得差距比较较，比如就是0.889和0.879这样的差距，但是y值的差距较大，我做了归一化，但是学出来的参数，在初始参数值为1的情况下，学出来几乎是0.9之类和1.0几之类。这说明是我的feature找得不够好，就不适合用来做机器学习，还是有的其他方法可以解决呀。刚接触，现在有点困惑
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2 个回复
牟瑞 - 大数据 Hadoop 讲师 Hadoop入门课程地址：http://www.hellobi.com/course/39 有架构师，技术总监，CTO的职位请联系我！ 2016-06-12 回答
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bacckom - 大数据平台搭建、提供基于大数据分布式实时计算、精准营销等主流应用解决方案。 2016-06-13 回答
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补充：归一化不单单只是一个函数，还可以采用手工分段来进行归一化、复杂维手工归一化。
拙见，请大牛不吝赐教