吳恩達機器學習筆記-特徵縮放

特徵縮放 在我們面對多維特徵問題的時候，我們要保證這些特徵都具有相近的尺度，這將幫助梯度下降算法更快地收斂。 以房價問題爲例，假設我們使用兩個特徵，房屋的尺寸和房間的數量，尺寸的值爲 0-2000平方英尺，而房間數量的值則是0-5，以兩個參數分別爲橫縱座標，繪製代價函數的等高線圖能，看出圖像會顯得很扁，梯度下降算法需要非常多次的迭代才能收斂。 解決方法是嘗試將所有特徵的尺度都儘量縮放到-1到1之間

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