吳恩達機器學習筆記10-梯度下降法實踐1-特征縮放
在我們面對多維特征問題的時候，我們要保證這些特征都具有相近的尺度，這將幫助梯
度下降算法更快地收斂。
以房價問題為例，假設我們使用兩個特征，房屋的尺寸和房間的數量，尺寸的值為 0-
2000 平方英尺，而房間數量的值則是0-5，以兩個參數分別為橫縱坐標，繪制代價函數的等
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叠代才能收斂。
解決的方法是嘗試將所有特征的尺度都盡量縮放到-1 到1 之間。如圖：
最簡單的方法是令：
，其中 ????是平均值，????是標準差(或者樣本最大值減去最小值）。
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