Menu
CoddyTech
flag Ar iconالعربيةdown icon

مراجعة: شركاء التسلق

جزء من قسم الإحصاء لتعلّم الآلة في رحلة Machine Learning على Coddy. الدرس 51 من 64.

challenge icon

التحدي

متوسط

تُقرن صالة تسلّق كل وافد جديد بالعضو الأكثر تشابهًا معه. يمثّل كل صف في members عضوًا، وترد أسماؤهم في names: الطول (سم)، ومدى الذراعين (سم)، ومدة التعلّق على العقلة (بالدقائق). يقرأ البرنامج قياسات الوافد الجديد.

  1. اعثر على أقرب عضو في الجدول الخام.
  2. وحّد القياسات باستخدام StandardScaler الملائم للأعضاء؛ واطبع قياسات الوافد الجديد بعد توحيدها.
  3. اعثر على أقرب عضو مرة أخرى، باستخدام الجداول بعد توحيدها.

قرّب إلى منزلتين عشريتين. صالة أخرى، تضم ثلاثة أعضاء:

صالة أخرى معروضة في جدول: وافد جديد وثلاثة أعضاء، Kim وLou وMax، مع الطول ومدى الذراعين ومدة التعلّق. وبجانبهم مسافة كل عضو إلى الوافد الجديد: قبل توحيد القياسات، Kim هي الأقرب بمسافة 4.56؛ وبعد توحيد القياسات، Lou هي الأقرب بمسافة 1.09

ناتجها:

Nearest before scaling: Kim (4.56)
Newcomer scaled: [[-0.38 -0.54  0.98]]
Nearest after scaling: Lou (1.09)

جرّب بنفسك

import numpy as np
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

names = ["Iris", "Jon", "Kai", "Lena", "Max", "Nora"]
# صف واحد لكل عضو: الطول بالسنتيمتر، وباع الذراعين بالسنتيمتر، ومدة التعلق دون حركة بالدقائق
members = np.array([[166, 169, 1.6],
                    [182, 188, 1.1],
                    [171, 170, 2.3],
                    [176, 181, 1.4],
                    [188, 191, 2.0],
                    [160, 163, 0.9]])
# العضو الجديد
height = float(input())
span = float(input())
hang = float(input())

# اكتب الكود الخاص بك أدناه

جميع دروس الإحصاء لتعلّم الآلة

تدرّب بنفسك: مترجم Python عبر الإنترنت