1.梯度下降(单，多元)
2.特征缩放
3.选择合适的α（学习率）
4.特征和多项式
梯度下降是很常用的算法，不仅用于线性回归，还广泛应用于机器学习的众多领域，可以最小化其他函数（任意函数）
不同的起始点有可能得到不同的局部最优解
下图Θ逐渐减小，直到最佳状态
可能会出现的问题
随着导数斜率越来越小，下降的越来越慢
多特征的时候
单个特征对比多个特征（多元线性回归）
特征缩放（将特征的值转换为相近似的范围）
也可以运用均值归一化
如何选择合适的α（学习率）
不同问题的梯度下降达到收敛的迭代次数不同（最好可以通过看对应图来观察是否收敛）
α过大的话可能会出现J（α）异常上升或者波动的情况，解决办法就是减小α，但是α不能太小（不然下降会特别慢）
try 0.001, 0.01 , 0.1 等等 0.003 ，0.03 ， 0.3....等等都行
特征和多项式
多次项拟合程度不好的话，可以试一试选择不同的特征，有时可以得到更好的模型
标签：缩放,特征,梯度,多项式,下降,不同 来源： https://www.cnblogs.com/liujinmeng/p/15595262.html
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