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*使不同维度的特征具有相同的数值顺序，减少方差较大的特征的影响，使模型更准确，加快学算法的收敛速度。1通常被称为z分数归一化，2是最小-归一化。让我们举个例子看看它们之间的区别。假设一个数据集包含两个特征“高度”和“重量”，这两个特征都满足正态分布，原始数据图像绘制如下：
*旧版的“盐值”系统具有传统意义，主要关注用户的“良性互动”，如高质量的回答、报告和友好互动。如果没有量化标准，对“点”贡献率低的用户几乎是不可能的。“新盐值”的奖金标准非常明确，会员人数翻了一番。这样，很容易鼓励用户不断创建低质量的评论和答案，滥用投票权，这将不可避免地降低社区的质量*新系统将为高度活跃的老用户标记“反对理由”和评论区，这将明显导致“谁说得更多是合理的”，这也与过去加权反对算法的“少数理性理论”背道而驰。如果没有高粒度的权重评估体系，智湖的整体响应质量将受到损害*如果需要启动系统，建议将名称改为“了解资质”、“经验值”等，以避免混淆*同时，建议将特权改为不影响答题质量
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