Gradient Descent梯度下降算法 优化

梯度下降公式：

优化起因：对于每个特征量Xi，当特征量之间范围差距过大时（如0<X1<1000,-1<X2<1）会形成一个椭圆，椭圆的梯度下降效率非常低。

优化1：特征缩放Feature scaling 

将每个特征量范围尽量缩为：【-1，1】

公式：xi = (xi-ui)/si   其中ui为训练数据中xi的平均值，si为xi范围。

优化起因：下降幅度a的设置问题。a过大会造成无法下降到局部最优。a过小会造成循环次数 过多。

优化2：正确设置a。

另一种较好方法通过算法来选择a.如fminunc算法。