【问题标题】:Rescaling after feature scaling, linear regression特征缩放后重新缩放,线性回归
【发布时间】:2014-02-05 18:38:32
【问题描述】:

似乎是一个基本问题,但我需要在使用梯度下降实现线性回归时使用特征缩放(取每个特征值,减去均值,然后除以标准差)。完成后,我希望将权重和回归线重新调整为原始数据。我只使用一个功能,加上 y 截距项。在使用缩放数据获得权重后,我将如何更改权重,以便它们应用于原始的未缩放数据?

【问题讨论】:

  • 你的问题是......?
  • 已编辑以使问题更清晰。

标签: machine-learning linear-regression gradient-descent


【解决方案1】:

假设您的回归是 y = W*x + bx 缩放数据,原始数据是

y = W/std * x0 + b - u/std * W

其中ustdx0 的平均值和标准差。但是我认为您不需要转换回数据。只需使用相同的ustd 来缩放新的测试数据。

【讨论】:

  • @lennon310,很抱歉给您带来困扰,但您能直观地告诉我上述方程如何将数据还原吗?
  • @lennon310 你能告诉它在使用相同的u和std时如何处理新的测试数据吗?
  • @p.mathew13 当您重新调整系数时,您不再需要 mu 和 std,只需使用未缩放的数据来获得预测。
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