기본적 질문과 비슷하지만 그래디언트 디센트가있는 선형 회귀의 구현에서 피쳐 스케일링 (각 피쳐 값을 가져 와서 평균을 뺀 다음 표준 편차로 나눕니다)을 사용해야합니다. 끝나면 가중치와 회귀 선을 원래 데이터로 다시 조정하십시오. 저는 하나의 기능과 y- 요격 용어 만 사용하고 있습니다. 가중치를 스케일 된 데이터를 사용하여 얻은 후에는 원래의 스케일되지 않은 데이터에 적용하도록 어떻게 변경합니까?기능 스케일링 후 재조정, 선형 회귀
답변
은 원래의 데이터로는 u
및 std
이 평균 값과 x0
의 표준 편차는
y = W/std * x0 + b - u/std * W
입니다, 당신의 회귀는 y = W*x + b
x
과 확장 데이터한다고 가정 해 봅시다. 그러나 나는 당신이 데이터를 되돌릴 필요가 있다고 생각하지 않는다. u
과 std
을 동일하게 사용하여 새 테스트 데이터의 크기를 조정하십시오.
고마워요. –
대단히 환영합니다! – lennon310
@ lennon310, 죄송합니다.하지만 위의 방정식이 데이터의 크기를 조정할 수있는 방법을 직관적으로 보여줄 수 있습니까? –
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그리고 귀하의 질문은 ...? – alko
질문을 명확하게 수정했습니다. –