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为什么 feature scaling 会使 gradient descent 的收敛更好

1. 不归一化，各维特征跨度差距很大，目标函数是扁的。在梯度下降时，梯度方向会偏离最小值方向，走很多弯路。

2. 对于梯度下降来说，学习速率对收敛速度至关重要。而不同跨度的特征，取相同的学习速率，会导致不同的特征收敛效果不同。

3. scale值越大的特征，对模型的影响越大。极端情况，损失函数会被某个值特别大的特征主导。

4. 牛顿法的收敛速度不受坐标系变换的影响。

https://www.zhihu.com/question/37129350

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