歸一化/特徵縮放(Feature Scaling) 筆記
歸一化/特徵縮放 Feature Scaling 爲什麼要做歸一化？ 如何進行歸一化？ 1.最大值最小值歸一化 2.方差歸一化 3.均值歸一化 4.==標準歸一化StandardScaler== 歸一化的目的：將所有特徵縮放到0～1之間，使梯度下降法能更快的收斂。（其中0和1並不是定值，只是一個範圍。） 爲什麼要做歸一化？ 各個特徵 x i x_{i} xi的 θ i \theta_{i} θ
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