归一化
1.为什么有一些机器模型需要进行归一化
归一化化就是要把你需要处理的数据经过处理后（通过某种算法）限制在你需要的一定范围内。
1）归一化后加快了梯度下降求最优解的速度。等高线变得显得圆滑，在梯度下降进行求解时能较快的收敛。如果不做归一化，梯度下降过程容易走之字，很难收敛甚至不能收敛
2）把有量纲表达式变为无量纲表达式, 有可能提高精度。一些分类器需要计算样本之间的距离（如欧氏距离），例如KNN。如果一个特征值域范围非常大，那么距离计算就主要取决于这个特征，从而与实际情况相悖（比如这时实际情况是值域范围小的特征更重要）
3) 逻辑回归等模型先验假设数据服从正态分布。
2、归一化为什么能提高梯度下降法求解最优解的速度？
函数z=f(x,y)在点p(x,y)的梯度的方向与过点p的等高线f(x,y)=c在这点的法线一个方向相同。梯度的方向与等高线切线方向垂直。
梯度是函数值变化最快的方向。梯度下降法找到的方向对所在的那个点来说，这个方向是下降最快的
蓝色的圈圈图代表的是两个特征的等高线。其中左图两个特征X1和X2的区间相差非常大，X1区间是[0,2000]，X2区间是[1,5]，其所形成的等高线非常尖。当使用梯度下降法寻求最优解时，很有可能走“之字型”路线（垂直等高线走，即沿着梯度的方向走），从而导致需要迭代很多次才能收敛；
而右图对两个原始特征进行了归一化，其对应的等高线显得很圆，在梯度下降进行求解时能较快的收敛。
因此如果机器学习模型使用梯度下降法求最优解时，归一化往往非常有必要，否则很难收敛甚至不能收敛。
例子：
3 归一化有可能提高精度
一些分类器需要计算样本之间的距离（如欧氏距离），例如KNN。如果一个特征值域范围非常大，那么距离计算就主要取决于这个特征，从而与实际情况相悖（比如这时实际情况是值域范围小的特征更重要）。
4 归一化的类型
最值归一化。比如把最大值归一化成1，最小值归一化成-1；或把最大值归一化成1，最小值归一化成0。适用于本来就分布在有限范围内的数据。均值方差归一化，一般是把均值归一化成0，方差归一化成1。适用于分布没有明显边界的情况，受outlier影响也较小。
5.为什么树形结构不需要归一化
参考：
1.http://blog.****.net/v_JULY_v/article/details/78121924#t3
2.https://www.zhihu.com/question/20455227
3.http://blog.****.net/zbc1090549839/article/details/44103801
4.https://www.zhihu.com/question/30038463/answer/50491149