feature scaling
feature scaling（特征缩放）的思想就是将所选特征的value都缩放到一个大致相似的范围。这样做的目的是为了加快收敛，减少采用梯度下降算法迭代的次数。那么为什么feature scaling能做到这点呢。 的思想就是将所选特征的val
阅读背景：
机器学习（一）- feature scaling
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