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沿负梯度下降的方向一定是最优的方向。（）

梯度的方向是最大方向导数的方向。

机器学习中,为何要经常对数据做归一化?()①归一化后加快的梯度下降对最优解的速度②归一化有可能提高精度③归一化有一定提高精度

标量沿某一方向的方向导数等于标量的梯度在该方向上的投影，注梯度和dl并非相同

机器学习中，为何要经常对数据做归一化？( )① 归一化后加快的梯度下降对最优解的速度②归一化有可能提高精度③归一化有一定提高精度