实现特征缩放/归一化和标准化

什么是特征缩放 特征缩放是用来标准化数据特征的范围 机器学习为什么需要特征缩放 在处理多维特征问题的时候，需要保证特征具有相近的尺度，这有助于梯度下降算法更快的收敛。 以预测房屋价格为例，假设有两个特征，房屋的尺寸和房屋的数量，尺寸的值为 0- 2000 平方英尺，而房间数量的值则是 0-5，以两个参数分别为横纵坐标，绘制代价函数的等 高线图能，看出图像会显得很扁，梯度下降算法需要非常多次的迭代才

>>阅读原文<<