机器学习中需要归一化的算法有SVM,逻辑回归，神经网络，KNN,线性回归，
而树形结构的不需要归一化，因为它们不关心变量的值，而是关心变量分布和变量之间的条件概率，如决策树，随机森林，对于树形结构，树模型的构造是通过寻找最优分裂点构成的，样本点的数值缩放不影响分裂点的位置，对树模型的结构不造成影响，
而且树模型不能进行梯度下降，因为树模型是阶跃的，阶跃是不可导的，并且求导没意义，也不需要归一化
2、对于那些需要归一化的模型，主要是因为特征值相差很大时，运用梯度下降，损失等高线是椭圆形，需要进行多次迭代才能达到最优点，如果进行归一化了，那么等高线就是圆形的，促使SGD往原点迭代，从而导致需要迭代次数较少。
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