吴恩达机器学习笔记10-梯度下降法实践1-特征缩放

　　在我们面对多维特征问题的时候，我们要保证这些特征都具有相近的尺度，这将帮助梯
度下降算法更快地收敛。
　　以房价问题为例，假设我们使用两个特征，房屋的尺寸和房间的数量，尺寸的值为 0-
2000 平方英尺，而房间数量的值则是0-5，以两个参数分别为横纵坐标，绘制代价函数的等
高线图能，看出图像会显得很扁，梯度下降算法需要非常多次的迭代才能收敛。