5.2 梯度下降算法實用技巧（特徵縮放）

5.2 梯度下降算法中的實用技巧一（特徵縮放）     這裏我們將會介紹一個稱爲特徵縮放 (feature scaling) 的方法。如果我們有一個問題，這個問題有許多的特徵，如果你能確保不同的特徵都處在相近的範圍，我的意思是不同特徵的取值處在相近的範圍內，這樣梯度下降算法就能更快的收斂，具體的說，如果你有一個具有兩個特徵的問題，x1是房子的面積大小，取值範圍在0-2000平方英尺，x2是臥室的數

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