Özellik ölçeklendirme ve ortalama normalleştirme

14

Andrew Ng'in makine öğrenimi kursunu alıyorum ve birkaç denemeden sonra bu sorunun cevabını doğru bir şekilde alamadım. Seviyeden geçtiğim halde lütfen bunu çözmeye yardımcı ol.

öğrencinin bir ders aldığını ve dersin bir ara sınav ve bir final sınavı olduğunu varsayalım . İki sınavda puanlarının veri kümesini topladınız. Bu, aşağıdaki gibidir: $m=4$
midterm (midterm)^2   final
89        7921        96
72        5184        74
94        8836        87
69        4761        78
Bir öğrencinin ara sınav notundan final sınav notunu tahmin etmek için polinom regresyonunu kullanmak istersiniz. Somut olarak, formunun bir modelini sığdırmak istediğinizi varsayalım , burada ara sınav puanı ve (ara sınav puanı) ^ 2'dir. Ayrıca, hem özellik ölçeklendirmesini (bir özelliğin "maks-min" veya aralığına bölünerek) hem de ortalama normalleştirmeyi kullanmayı planlıyorsunuz. $h_\theta(x) = \theta_0 + \theta_1 x_1 + \theta_2 x_2$ $x_1$ $x_2$

Normalleştirilmiş nedir? (İpucu: arasınav = 89, final = 96 eğitim örneği 1'dir.) Lütfen cevabınızı aşağıdaki metin kutusuna girin. Varsa, lütfen ondalık basamaktan sonra en az iki basamak girin. $x_2^{(4)}$

machine-learning self-study normalization

— Oduwole Oluwasegun
kaynak

3

Merhaba Oduwole! Bu tür bir soru için, lütfen kendi kendine çalışma etiketi bilgilerini okumanızı (ve etiketi eklemek için yayınınızı düzenlemenizi) rica ediyoruz. Özellikle, şimdiye kadar hangi yaklaşımları denediniz ve ne anlamıyorsunuz?

— Dougal

14

$x^{(4)}_2 \to 4761$ .
Nominalize özellik buradaortalamasıdırve. $\to \dfrac{x - u}{s}$ $u$ $X$ $s = max - min = 8836 - 4761 = 4075$
Son olarak, $\dfrac{4761 - 6675.5}{4075} = -0.47$

— Uçmak
kaynak

4

@oduwoleoluwasegun sadece bir hatırlatma, sınavı her aldığınızda sorunun kendisi değişir. Benim için örneğin . Bu yüzden soruya dikkat edin ve bu çözümü kullanarak cevabı hesaplayın. Ben böyle doğru anladım. Ayrıca, 2 ondalık basamağa (veya soru ne olursa olsun) yuvarlamayı unutmayın

{x_{1}}^{(2)}

${x_1}^{(2)}$

— jeff

Olmak szorunda maximum possible value-minimum possible valuedeğil actual maximum value-actual minimum valuemi?

— shiva

Yaptığım hata değeri yuvarlamak değildi. Oktav formülü - (4761-mean(A))/range(A)iade edildi ans = -0.46982. Yuvarlanmış değer -0.47 olurdu, ancak -0.46

— Ashok Felix

yup, cevabı 2 ondalık basamağa yuvarlayarak = -0.47

— Edwin Ikechukwu Okonkwo

0

$x = \frac{x - u}{s}$

nerede

u = x özelliğinin ortalaması ,
$range(max - min)$

$\frac{4761 - 6675.5}{8836 - 4761}$

— Shantanu Tripathi
kaynak

0

Lütfen kılavuzu okuyun: Dediler: Lütfen cevabınızı iki ondalık basamağa yuvarlayın ve aşağıdaki metin kutusuna girin. Cevap -0.37. Başardım ve başarı.

— H Maii Mai Đức
kaynak

Sadece doğru cevabı vermek bilgilendirici değildir. Açıklamalı ya da türetmelisiniz.

— Michael R. Chernick

@Biranchi: ohm özür dilerim çünkü bu stackoverflow hakkında yorum yaptığım ilk zaman. Cevabım: Ortalama = (7921 + 5184 + 8836 + 4761) / 4 = 6675.5 Aralık = 8836 - 4761 = 4075 x2 = (5184 - 6675.5) / 4075 = -0.366 Ve cousera testinde: Lütfen cevabınızı tamamlayın iki ondalık basamağa girin ve aşağıdaki metin kutusuna girin, böylece sonucu iki ondalık basamak ile yuvarlamanız gerekir => Biz -0.37

— Hải Mai Đức

Bu Çapraz Doğrulama'dır, Stackoverflow değil.

— Michael R.Chernick

@MichaelChernick üzgünüm, benim hatam: D

— Hải Mai Đức

0

Cevabım:

Ortalama = (7921 + 5184 + 8836 + 4761) / 4 = 6675.5

Aralık = 8836 - 4761 = 4075

x2 = (5184 - 6675.5) / 4075 = -0.366 = -0.37 (2 ondalık basamağa yuvarlanmış)

Düzenlendi: Hatayı aldım. 2 ondalık basamağa yuvarlanmalıydım.

— Biranchi
kaynak

1

Bu bir cevap değil. Sorununuzdaki hata, iki ondalık basamağa yuvarlanmamanızdır (soruda olduğu gibi). Bu nedenle -0.37 doğru cevaptır.

— Drew Szurko

1

sonucu 2 ondalık basamağa rouding etmediniz, yani -0.37

— Edwin Ikechukwu