你想弄懂什么？

当特征未缩放时，梯度下降会振荡，因为具有巨大不同范围的特征导致对其相应参数的梯度差异很大。这导致小尺度特征的参数步长很小，而大尺度特征的参数步长很大，从而导致向最小值的路径低效且呈锯齿状。

适用条件：用于带有梯度下降的线性回归优化。；特征具有显著不同的尺度（例如，一个范围从 0 到 1，另一个从 100 到 1000）。

当特征未缩放时，梯度下降会振荡，因为具有巨大不同范围的特征导致对其相应参数的梯度差异很大。这导致小尺度特征的参数步长很小，而大尺度特征的参数步长很大，从而导致向最小值的路径低效且呈锯齿状。

适用条件：用于带有梯度下降的线性回归优化。；特征具有显著不同的尺度（例如，一个范围从 0 到 1，另一个从 100 到 1000）。