调值公式在最后一次迭代时减1。
1.调值公式是用于计算梯度下降算法中学习率alpha的公式，其中迭代的次数T越大，alpha的值越小，最终会变得非常小，所以在最后一次迭代时需要将alpha减1，以便更快地优化模型。
2.如果不进行这种处理，可能导致算法过分依赖先前的学习率，无法很好地调整模型的参数。
因此，在最后一次迭代时将alpha减1可以确保模型参数能够得到优化，提高训练效果。
调值公式在计算时间戳的时候需要减1。
1. 因为时间戳是从1970年1月1日0时0分0秒开始计算的，但是不包括对应的这一秒，所以需要减去1。
2. 如果不减1，会计算得到错误的时间戳，导致时间计算出现误差。因此，调值公式在计算时间戳时需要减1，以保证时间计算的准确性。
调值公式在计算均值时需要减1。因为均值是将所有数值相加后再除以总数，而调值公式中的n表示总数，而不是样本数，因此需要减去1来得到正确的均值。此外，减1的操作也可以避免因为样本数量较少而导致均值过于偏离真实值的情况。
调值公式最后减1是因为在进行调整时，需要将调整后的值减去原始值，然后再除以原始值，最后再乘以100取得百分比表示。
因此，如果将调整后的值减1，就是在表示相对于原始值，调整了多少百分比，即减去了1。
这个操作通常被用于计算涨跌幅等方面，能够直观地展示出变化的幅度。
