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V2EX 提问指南
Ehend
V2EX  ›  问与答

关于学习机器学习的问题

  •  
  •   Ehend · 2018-05-08 17:26:38 +08:00 via Android · 1131 次点击
    这是一个创建于 623 天前的主题,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。

    最近开始学习吴恩达老师的机器学习,碰到了一个问题:在梯度下降算法中,有时候会用到特征放缩,就结果而已确实可以使梯度下降算法正常运行,但是进行特征缩放以后,结果会发生变化,那要怎么还原呢?

    13 回复  |  直到 2018-05-09 17:26:01 +08:00
    joevictory
        1
    joevictory   2018-05-08 18:52:49 +08:00 via Android
    什么是特征?比如图像,颜色算不算特征?那么原始图像缩放呢?
    takato
        2
    takato   2018-05-08 18:58:00 +08:00
    是监督学习吗?
    Ehend
        3
    Ehend   2018-05-08 19:22:05 +08:00 via Android
    @joevictory 没到图像那么难的程度,就是 x1,x2 什么的,缩放是每个 x 减去平均值再除以标准差,想知道怎么还原
    Ehend
        4
    Ehend   2018-05-08 19:22:34 +08:00 via Android
    @takato 没这么难,只是梯度下降算法里的,线性回归
    Ehend
        5
    Ehend   2018-05-08 19:24:15 +08:00 via Android
    @joevictory 是线性回归,依据放缩后的特征值求出了斜率,那斜率肯定和原始的特征值不匹配,想知道怎么还原
    sosilver
        6
    sosilver   2018-05-08 19:26:17 +08:00 via Android
    结果怎么变化了?为什么要还原?
    Ehend
        7
    Ehend   2018-05-08 19:30:20 +08:00 via Android
    @sosilver 难道依据缩放以后的特征值 x1 求出的斜率以及截距,可以直接带回原来的特征值 x0 求 y 吗
    zetary
        8
    zetary   2018-05-08 19:30:35 +08:00 via iPhone   ♥ 1
    结果怎么会变化,对应的 min 应该是一样的. argmin 不一样是因为你放缩了倒着变化回去不就可以了。
    Ehend
        9
    Ehend   2018-05-08 19:34:22 +08:00 via Android
    @zetary 斜率也不会变化吗?如果 y 有两个相关的特征,且最大和最小值不一样,那数轴貌似并不是等比例放缩吧?
    Ehend
        10
    Ehend   2018-05-08 19:40:44 +08:00 via Android
    @zetary 我想明白了,谢谢回答
    scruel
        11
    scruel   2018-05-08 23:31:08 +08:00   ♥ 1
    wizardforcel
        12
    wizardforcel   2018-05-08 23:48:00 +08:00 via Android   ♥ 1
    w * ( x - mu) / sigma

    原始的权重 是 w/ sigma

    原始的偏置是 b - 所有 w * mu / sigma
    Ehend
        13
    Ehend   2018-05-09 17:26:01 +08:00 via Android
    @wizardforcel 谢谢,就是这个
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