特徵縮放

特徵縮放： 如果你有一個機器學習問題。這個問題有很多特徵，如果你能確保這些特徵都處在一個相近的範圍，這樣梯度下降法就能很快地收斂。假設你有2個特徵，第一個是房屋面積，他的取值在0-2000之間。第二個是房屋數量，他的取值在0-5之間，如果你畫出代價函數J(θ)的等值線， 會非常細高 如果在這種代價函數上運行梯度下降的話，你的梯度最終可能需要花很長時間，並且來回波動 怎麼處理這種問題呢。一種有效的方

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