機器學習從零開始系列【第三話】多項式迴歸問題

特徵縮放 (Features scaling) 爲什麼需要特徵縮放？ 目的讓所有的變量處在一個數量級上，如果某一個變量的數量級和其他的相差太嚴重會導致收斂太慢，因爲我們對每個變量使用的學習率都是一致的。 假如有某個變量的數量級太大，會導致損失函數的梯度圖呈現這樣扁豎的樣子： 【解決方法：均值歸一化】(Mean normalization) X : = X − a v g ( X ) r a n g

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