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機器學習部分:特徵縮放
時間 2021-08-15
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特徵縮放(feature scaling) 其中,特徵縮放(feature scaling)大致的思路是這樣的:梯度下降算法中,在有多個特徵的情況下,如果你能確保這些不同的特徵都處在一個相近的範圍,這樣梯度下降法就能更快地收斂。 舉個例子來說明: x1=size(0−2000)feet2x1=size(0−2000)feet2 x2=臥室的數量(1−5)x2=臥室的數量(1−5) 假如你有一個具
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