모든 feature가 비슷한 범위에 있으면 gradient descent가 더 빠르게 수렴하는 데 도움이 된다.
Mean normalization은 기존 값에서 평균을 빼고 표준편차로 나누어주는 것을 말한다.
Polynomial Regression
여러 개 feature를 하나로 합쳐서 새로운 feature로 이용할 수 있다. 예를 들면 집의 넓이도 집값을 추정하는 데 도움이 되기 때문에 집의 넓이를 가로 길이와 세로 길이를 곱해 새롭게 정의할 수 있다.
Hypothesis function이 반드시 linear가 되어야 하는 것은 아니다. 데이터에 잘 fit하는 형태로 나타내면 되고, 예를 들면 2ㅏ함수나 3차함수 곡선, 제곱근 함수 등의 형태를 이용할 수 있다.
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