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5、特徵縮放
時間 2021-01-12
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當多個特徵的範圍差距過大時,代價函數的輪廓圖會非常的偏斜,如下圖左所示,這會導致梯度下降函數收斂的非常慢。因此需要特徵縮放(feature scaling)來解決這個問題,特徵縮放的目的是把特徵的範圍縮放到接近的範圍。當把特徵的範圍縮放到接近的範圍,就會使偏斜的不那麼嚴重。通過代價函數執行梯度下降算法時速度回加快,更快的收斂。
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