Escalado de características y normalización media

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Estoy tomando el curso de aprendizaje automático de Andrew Ng y no pude obtener la respuesta correcta a esta pregunta después de varios intentos. Amablemente ayuda a resolver esto, aunque he pasado por el nivel.

Supongamos que estudiantes han tomado alguna clase, y la clase tuvo un examen parcial y un examen final. Ha recopilado un conjunto de datos de sus puntajes en los dos exámenes, que es el siguiente: $m=4$
midterm (midterm)^2   final
89        7921        96
72        5184        74
94        8836        87
69        4761        78
Desea utilizar la regresión polinómica para predecir la calificación del examen final de un estudiante a partir de su calificación de examen de mitad de período. Concretamente, suponga que desea ajustar un modelo de la forma , donde es la puntuación intermedia y es (puntuación intermedia) ^ 2. Además, planea utilizar tanto el escalado de características (dividido por el "máximo-mínimo" o rango de una característica) como la normalización media. $h_\theta(x) = \theta_0 + \theta_1 x_1 + \theta_2 x_2$ $x_1$ $x_2$

¿Cuál es la característica normalizada ? (Sugerencia: mitad de período = 89, final = 96 es el ejemplo de entrenamiento 1.) Ingrese su respuesta en el cuadro de texto a continuación. Si corresponde, proporcione al menos dos dígitos después del decimal. $x_2^{(4)}$

machine-learning self-study normalization Oduwole Oluwasegun
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Hola Oduwole Para este tipo de preguntas, le pedimos que lea la información de la etiqueta de autoestudio (y edite su publicación para agregar la etiqueta). En particular, ¿qué enfoques has probado hasta ahora y qué no entiendes?

Dougal

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. $x^{(4)}_2 \to 4761$
Caracterización neutralizada $\to \dfrac{x - u}{s}$ $u$ $X$ $s = max - min = 8836 - 4761 = 4075$
$\dfrac{4761 - 6675.5}{4075} = -0.47$

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

${x_1}^{(2)}$

¿No se ssupone que es maximum possible value-minimum possible valuemás que actual maximum value-actual minimum value?

shiva

El error que hice fue no redondear el valor. Fórmula de octava - (4761-mean(A))/range(A)devuelta ans = -0.46982. El valor redondeado habría sido -0.47, pero ingresé -0.46

Ashok Felix el

sí, redondeando la respuesta a 2 decimales = -0.47

Edwin Ikechukwu Okonkwo

0

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

dónde

u = media de la característica x ,
$range(max - min)$

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

Shantanu Tripathi
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0

Lea la guía por favor: Ellos dijeron: Redondea tu respuesta a dos decimales e ingresa en el cuadro de texto a continuación. La respuesta es -0.37. Lo hice y el éxito.

Hải Mai Đức
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No es informativo simplemente dar la respuesta correcta. Debes explicarlo o derivarlo.

Michael R. Chernick

@Biranchi: ohm lo siento porque esta es la primera vez que he comentado sobre stackoverflow. Mi respuesta: Promedio = (7921 + 5184 + 8836 + 4761) / 4 = 6675.5 Rango = 8836 - 4761 = 4075 x2 = (5184 - 6675.5) / 4075 = -0.366 Y en el cuestionario de cousera, dijeron: Por favor, completen su respuesta a dos decimales e ingrese en el cuadro de texto a continuación, por lo que debe redondear el resultado con dos decimales => Tenemos -0.37

Hải Mai Đức

Esto es validación cruzada y no Stackoverflow.

Michael R. Chernick

@MichaelChernick lo siento, mi culpa: D

Hải Mai Đức

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Mi respuesta:

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

Rango = 8836 - 4761 = 4075

x2 = (5184 - 6675.5) / 4075 = -0.366 = -0.37 (redondeado a 2 decimales)

Editado: recibí el error. Debería haber redondeado a 2 decimales.

Biranchi
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Esta no es una respuesta. El error de su problema es que no está redondeando a dos decimales (como se hace en la pregunta). Por lo tanto, -0.37 es la respuesta correcta.

Drew Szurko el

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te perdiste enrutar el resultado a 2 decimales, es decir -0.37

Edwin Ikechukwu Okonkwo

Escalado de características y normalización media

Respuestas: