正交化（Orthogonalization）

机器学习中可以调整的参数非常多，比如电视机上的按钮，有调整图像高度的旋钮，调整宽度的旋钮，以及调亮度，对比度等各种旋钮，互不影响。

在旋每一个旋钮时，你都清楚的知道自己在调整什么，会得到什么样的效果，调整高度并不会影响到亮度，反之亦然，所以只要根据当前的情况，例如图像偏窄，亮度偏暗，你明确地知道应该调整哪两个旋钮，往哪个方向旋转，直到得到你满意的效果。

正交化的概念就是指，将你可以调整的参数设置在不同的正交的维度上，调整其中一个参数，不会或几乎不会影响其他维度上的参数变化，这样在机器学习项目中，可以让你更容易更快速地将参数调整到一个比较好的数值。

参考： Andrew Ng 的 Structuring Machine Learning Projects

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