機器學習-6(歸一化數值計算介紹)
特徵值太多了,但是每個特徵值有大有小,你怎麼去權衡50KG重和臂長1M以及投籃命中率百分之30呢?
這個時候就需要我們去加一個係數了,這個特別像權重,你要保證的就是:
x0+x1+x2+.....+xn=m
d1*x0+d2*x1+.....+dn*xn=1
即 x0/m+x1/m+x2/m+....xn/m=1
即每個數乘以1/m,這個d1,d2,....dn就被我們非常完美的變成了一個1/m了,是不是特別的方便了
還有一種換算方法是下面這個樣子的:
也就是newValue = (oldValue-min)/(max-min)
也就是每一列的最大特徵值為max,最小特徵值為min 通過舊值來獲取在0-1之間的新值
在這裡簡單驗證一下為什麼會是在0-1之間
new = (old-min)/(max-min)
= 1 - (max-old)/(max-min)
因為 old>=min
所以 0<=(max-old)/(max-min)<=1
所以0<=newValue<=1
看不懂的同學就不要繼續學習下去了。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。
下一章再介紹如何運用到我們的演算法中去
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