Skalowanie cech i średnia normalizacja

14

Biorę udział w kursie uczenia maszynowego Andrew Nga i po kilku próbach nie byłem w stanie uzyskać poprawnej odpowiedzi na to pytanie. Prosimy o pomoc w rozwiązaniu tego problemu, chociaż przeszedłem poziom.

Załóżmy, że uczniów wzięło udział w zajęciach, a klasa miała egzamin śródokresowy i egzamin końcowy. Zebrałeś zbiór danych ich wyników na dwóch egzaminach, który jest następujący: $m=4$
midterm (midterm)^2   final
89        7921        96
72        5184        74
94        8836        87
69        4761        78
Chcesz użyć regresji wielomianowej, aby przewidzieć wynik egzaminu końcowego studenta na podstawie wyniku egzaminu śródokresowego. Konkretnie, załóżmy, że chcesz dopasować model w postaci , gdzie to wynik z połowy semestru, a to (wynik z semestru) ^ 2. Ponadto planujesz używać zarówno skalowania cech (dzielenie przez „maks. Min” lub zakres cechy), jak i średniej normalizacji. $h_\theta(x) = \theta_0 + \theta_1 x_1 + \theta_2 x_2$ $x_1$ $x_2$

Jaka jest znormalizowana funkcja ? (Wskazówka: midterm = 89, final = 96 to przykład szkolenia 1.) Wpisz odpowiedź w polu tekstowym poniżej. Jeśli dotyczy, podaj co najmniej dwie cyfry po przecinku. $x_2^{(4)}$

machine-learning self-study normalization Oduwole Oluwasegun
źródło

3

Cześć Oduwole! W przypadku tego rodzaju pytań prosimy o przeczytanie informacji o tagach do samodzielnej nauki (i edytowanie postu w celu dodania tagu). W szczególności, jakie podejścia próbowałeś dotychczas i czego nie rozumiesz?

Dougal,

14

. $x^{(4)}_2 \to 4761$
Nominalna funkcja , gdziejest średnią zi. $\to \dfrac{x - u}{s}$ $u$ $X$ $s = max - min = 8836 - 4761 = 4075$
Wreszcie $\dfrac{4761 - 6675.5}{4075} = -0.47$

latać
źródło

4

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

${x_1}^{(2)}$

Nie spowinno być maximum possible value-minimum possible valuezamiast actual maximum value-actual minimum value?

shiva

Błąd, który popełniłem, nie polegał na zaokrągleniu wartości. Formuła oktawowa - (4761-mean(A))/range(A)zwrócona ans = -0.46982. Zaokrąglona wartość wynosiłaby -0,47, ale wpisałem -0,46

Ashok Felix

tak, zaokrąglając odpowiedź do 2 miejsc po przecinku = -0,47

Edwin Ikechukwu Okonkwo

0

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

gdzie

u = średnia cechy x ,
$range(max - min)$

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

Shantanu Tripathi
źródło

0

Proszę przeczytać przewodnik: Powiedzieli: Proszę zaokrąglić odpowiedź do dwóch miejsc po przecinku i wpisać w polu tekstowym poniżej. Odpowiedź to -0,37. Zrobiłem to i sukces.

Hải Mai Đức
źródło

Podanie właściwej odpowiedzi nie jest pouczające. Powinieneś to wyjaśnić lub wyprowadzić.

Michael R. Chernick,

@Biranchi: ohm przepraszam, ponieważ jest to pierwszy raz, kiedy skomentowałem stackoverflow. Moja odpowiedź: średnia = (7921 + 5184 + 8836 + 4761) / 4 = 6675,5 Zakres = 8836 - 4761 = 4075 x2 = (5184 - 6675,5) / 4075 = -0,366 W quizie Cousera powiedzieli: Proszę uzupełnić swoją odpowiedź z dokładnością do dwóch miejsc po przecinku i wpisz tekst w polu poniżej, aby zaokrąglić wynik z dwoma miejscami po przecinku => Mamy -0,37

Mai Đức

Jest to Cross Validation, a nie Stackoverflow.

Michael R. Chernick,

@MichaelChernick przepraszam, moja wina: D

Hải Mai Đức

0

Moja odpowiedź:

Średnia = (7921 + 5184 + 8836 + 4761) / 4 = 6675,5

Zakres = 8836 - 4761 = 4075

x2 = (5184 - 6675,5) / 4075 = -0,366 = -0,37 (w zaokrągleniu do 2 miejsc po przecinku)

Edytowano: Mam błąd. Powinienem był zaokrąglić do 2 miejsc po przecinku.

Biranchi
źródło

1

To nie jest odpowiedź. Błąd twojego problemu polega na tym, że nie zaokrąglasz do dwóch miejsc po przecinku (jak pyta pytanie). Dlatego -0,37 to poprawna odpowiedź.

Drew Szurko

1

spóźniłeś się z osiągnięciem wyniku do 2 miejsc po przecinku, tj. -0,37

Edwin Ikechukwu Okonkwo

Skalowanie cech i średnia normalizacja

Odpowiedzi: