在训练的样本中会容易出现数据相差很大的情况，这就会造成训练过程中需要经历很长的迭代才能找到最优参数，情况如下图所示，两种不同的数据，找到最优参数的路径不同。
第二种方法就是采用了特征缩小的方法，这样就减少了迭代次数，我们可以采用归一化的方法来使对我们的特征进行缩放
学习率a是梯度下降算法的重要参数。如果选择过小，会使迭代次数过多，造成不必要的计算；如果选择过大，则会出现无法收敛的情况。
在选择适当的学习率的情况下，随着迭代次数的增加，代价函数应该是一个减函数，逐渐趋向于平滑。
当选定了一个a之后，我们可以利用自动收敛测试：
然而，0.001这个阈值的选择在实际过程中是很难选择的，因此，我们最好还是依靠图像来判断。
吴教授对a选定习惯：
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