梯度下降法之特征缩放（Feature Scaling）
1.为什么要进行特征缩放？ 特征缩放的目的是为了让代价函数J(θ)尽快收敛，如果各特征的取值范围相差很大，代价函数的轮廓图会是一个个瘦长的椭圆形，如下图所示： 这样造成的结果很可能就是，代价函数在梯度下降的过程中来回震荡，收敛速度很慢，所以需要进行特征缩放。 2.特征缩放的意义？ 各特征之间的大小范围一致，才能使用距离度量等算法 加速梯度下降算法的收敛 在SVM算法中，一致化的特征能加速寻找支持向
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