机器学习中，为何要经常对数据做归一化?

机器学习模型被互联网行业广泛应用，如排序、推荐、反作弊、定位等。

一般做机器学习应用的时候大部分时间是花费在特征处理上，其中很关键的一步就是对特征数据进行归一化。

为什么要归一化呢？很多同学并未搞清楚，维基百科给出的解释：1）归一化后加快了梯度下降求最优解的速度；2）归一化有可能提高精度。