数据标准化分为三种：标准化、线性归一化、非线性归一化。
归一化的作用有两个：第一，加快运算速度。第二，提高计算精度。
一般来说，概率树结构的算法不需要进行数据归一化处理。寻找最优化问题的算法需要进行数据归一化处理。
下面总结一下常见的算法哪些需要进行数据归一化，哪些不需要。
| 需要 | 不需要 |
|---|---|
| LR（线性回归、逻辑回归） | 决策树 |
| SVM（支持向量机） | 随机森林 |
| Knn | 朴素贝叶斯 |
| KMeans | XGBoost |
| 高斯过程 | lightGBM |
| AdaBoost | |
| 神经网络 | |
| LSTM | |
| GBDT |
哪些算法需要进行数据归一化？
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