X1-特征1：样本x1待缩放的特征数据
u1：X1-Xn（所有样本） 特征1的均值
缩放方法：（X1-特征1-u）/（max-特征1-min-特征1 or standard deviation）
好处:
1.加快梯度下降速度(等高线变得更平滑(更圆),下降更快)
2.方便降维操作
降维（Principal Component Analysis）：
对x进行x-u
协方差矩阵U(NxN)
要将x缩放到前K个则:
那么如何选择K呢？
吴恩达-特征缩放(feature scaling)和PCR降维
原文：https://www.cnblogs.com/shawnEating/p/15005437.html