吴恩达机器学习15：多变量线性回归(梯度下降运算中的实用技巧)

梯度下降运算中的使用技巧特征缩放： 　　确保不同的特征值都处在一个相近的范围之内，这样的梯度下降法能够更快的收敛 　　如：加入你有一个具有两个特征额问题，x1是房屋面积大小，取值在0-2000之间； 　　　　x2是卧室的数量，可能的取值在1到5之间，如果要画出代价函数J(θ)的等值线，代价函数是关于参数θ1和θ2的函数，但是如果x1的取值范围远远大于x2的取值范围的话，那么最终画出来的代价函数J(

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