机器学习笔记（二）
上节我们说到了用梯度下降法求参数最小值。 这节我们介绍几种快速梯度下降的方法： 1.梯度下降法实践 1-特征缩放：该方法就是将特征的尺度归一化 由上图可以看出，归一化能后帮助梯度下降算法更快的收敛。 梯度下降法实践 2-学习率 梯度下降算法的每次迭代受到学习率的影响，如果学习率𝑎过小，则达到收敛所需的迭 代次数会非常高；如果学习率𝑎过大，每次迭代可能不会减小代价函数，可能会越过局部最 小值导致
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