线性回归：feature scaling 特征缩放

最新推荐文章于 2025-03-20 15:53:44 发布
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#特征缩放

本文介绍特征缩放的两种计算方法，包括使用最大最小值和方差进行缩放，阐述其在线性回归中梯度下降算法的应用，以减少迭代次数，提高程序效率。并指出正规方程不需要特征缩放。

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特征缩放的两种计算方法：

1、(目标数值 - 平均值) / (最大值 - 最小值)

2、(目标数值 - 平均 值) / 方差

线性回归中

梯度下降会用到特征缩放，目的：减少迭代次数，从而加速程序；

正规方程不需要特征缩放；

线性回归--特征缩放
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Backcanhave7
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