梯度下降法-特征缩放

还是以房子为例，多变量线性回归模型中，房价不仅取决于房屋面积这个特征，还取决于房屋数量这个特征。
这两个特征的范围分别为：
面积：0~2000平方英尺
房屋数量：0~5

以这两个特征绘制的等高线图如下：

从图中可以看出，图像比较扁，如果，梯度下降算法需要经过非常多次的迭代才能收敛，这时就需要通过一种手段来将这些特征的尺度都缩小到合适的范围，譬如-1~1之间，这种方式就叫做特征缩放.
对x1特征，只需除以2000，对x2特征，除以5。即可使得特征值范围属于0~1

经过特征缩放后，梯度下降算法就会更快的收敛。
特征缩放，只是为了让梯度下降算法更快收敛。