梯度下降算法中的数据标准化预处理（Python实现）

梯度下降算法中的数据标准化预处理（Python实现）

在机器学习中，梯度下降算法是一种常用的优化方法，用于最小化损失函数并更新模型参数。然而，在应用梯度下降算法之前，对数据进行预处理是非常重要的一步。数据标准化是一种常见的预处理技术，它可以将数据转换为具有零均值和单位方差的标准正态分布。本文将介绍如何使用Python实现梯度下降算法中的数据标准化预处理。

数据标准化的目的是通过将每个特征的值减去其均值并除以标准差，使得数据具有零均值和单位方差。这样可以消除特征之间的量纲差异，以确保它们在相同的数值范围内。下面是一个使用Python实现数据标准化的示例代码：

import numpy as np

def standardize_data(X):
    mean = np.mean(X, axis=0
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