機器學習筆記（二）
上節我們說到了用梯度下降法求參數最小值。 這節我們介紹幾種快速梯度下降的方法： 1.梯度下降法實踐 1-特徵縮放：該方法就是將特徵的尺度歸一化 由上圖可以看出，歸一化能後幫助梯度下降算法更快的收斂。 梯度下降法實踐 2-學習率 梯度下降算法的每次迭代受到學習率的影響，如果學習率𝑎過小，則達到收斂所需的迭 代次數會非常高；如果學習率𝑎過大，每次迭代可能不會減小代價函數，可能會越過局部最 小值導致
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