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摘要： 为什么需要特征归一化？ 消除量纲的影响，加快收敛速率。采用梯度下降的角度来说。特征空间是圆形比椭圆更容易收敛。 采用梯度下降求解的模型，如神经网络，支持向量机等需要特征归一化。树模型一般不需要。 原始特征下，因尺度差异，其损失函数的等高线图可能是椭圆形，梯度方向垂直于等高线，下降会走zigzag路线 阅读全文

摘要： 题目：移除元素： 给你一个数组 nums 和一个值 val，你需要 原地 移除所有数值等于 val 的元素，并返回移除后数组的新长度。 不要使用额外的数组空间，你必须仅使用 O(1) 额外空间并原地修改输入数组。 元素的顺序可以改变。你不需要考虑数组中超出新长度后面的元素。 示例 1: 给定 num 阅读全文