哲哲的ML笔记（六：多元梯度下降-特征缩放）

为什么要特征缩放

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
$x_1$ :房屋的尺寸
$x_2$ ：房屋的数量
$y$ :房屋价格
$J(\theta)=\dfrac{1}{2m}\sum\limits_{i=1}^{m}(h_\theta( x^i)-y^i)^2$
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，来来回回才能收敛。

所有特征的尺度都尽量缩放到-1到1之间，代价函数会更⚪

最简单的方法是令：

x_n=\frac{x_n-\mu_n}{\sigma_n}

，其中

\mu_n

是平均值，

\sigma_n

是标准差

最后编辑于：2021.03.20 09:29:42

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