機器學習（一）- feature scaling
feature scaling feature scaling（特徵縮放）的思想就是將所選特徵的value都縮放到一個大致相似的範圍。這樣做的目的是爲了加快收斂，減少採用梯度下降算法迭代的次數。那麼爲什麼feature scaling能做到這點呢。 下面我們將利用stanford的Andrew Ng教授的PPT來說明。 首先，「將所選特徵的value都縮放到一個大致相似的範圍」這句話在代價函數 J
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