梯度下降法实践（特征缩放与学习率）
一：特征缩放 为什么要特征缩放？ 在我们面对多维特征问题的时候，我们要保证这些特征都具有相近的尺度，这将帮助梯度下降算法更快地收敛，减少梯度下降的循环次数。 以房价问题为例，假设我们使用两个特征，房屋的尺寸和房间的数量，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，如下图所示，而且梯度下降算法需要非常多次的迭
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