Car*_*ter 4 machine-learning linear-regression gradient-descent
看起来像一个基本问题,但我需要使用特征缩放(取每个特征值,减去平均值然后除以标准差)在我的线性回归实现中使用梯度下降.在我完成之后,我希望权重和回归线重新缩放到原始数据.我只使用一个功能,加上y截距术语.在使用缩放数据获取权重后,如何更改权重,以便它们应用于原始的未缩放数据？
假设您的回归是y = W*x + b使用x缩放数据,原始数据是
y = W/std * x0 + b - u/std * W
其中u和std是平均值和标准差x0.但我认为你不需要改造数据.只要使用相同u和std缩放新的测试数据.
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