תקנון

חלק מהיחידה סטטיסטיקה ללמידת מכונה במסלול ה-Machine Learning של Coddy. שיעור 49 מתוך 64.

מודלים רבים לומדים בצורה הטובה ביותר כאשר כל תכונה ממורכזת סביב 0 עם סטיית תקן של 1. תקנון עושה זאת: כל ערך הופך לציון ה-z שלו בתוך העמודה שלו.

חמישה דלעות, משקל בק״ג ורוחב בס״מ:

שתי שורות של נקודות על סרגל אחד ביחידות של סטיות תקן: חמישה משקלי דלעת מ־8 עד 40 ק״ג וחמישה רוחבים מ־30 עד 65 ס״מ, כל שורה ממורכזת סביב הממוצע שלה ב־0, כולן בין ‎-1.6 ל־1.6

שידור מרחיב את קנה המידה של כל עמודה בבת אחת:

pumpkins = np.array([[30, 60],
                     [8, 30],
                     [22, 55],
                     [40, 65],
                     [15, 40]])
z = (pumpkins - pumpkins.mean(axis=0)) / pumpkins.std(axis=0)
print(np.round(z.mean(axis=0), 2))
print(np.round(z.std(axis=0), 2))

הדבר מדפיס:

[0. 0.]
[1. 1.]

יש לעגל לפני שבודקים: ללא עיגול, ממוצע של 0 יכול להיות מודפס בתור 2.22044605e-17, שבריר של שגיאת עיגול.

בניגוד למינימום-מקסימום, אין טווח קבוע: רוב הערכים נופלים בין ‎-2 ל-2.

אתגר

בינוני

בחוות חלב מאתרים פרות חריגות. כל שורה של cows מייצגת פרה: כמות החלב (ליטרים ביום), המשקל (ק״ג) והגיל (בשנים), כפי שמוגדרים ב-features. התוכנית קוראת את המיקום של פרה k.

השלימו את standardize(X). שורות הבדיקה ידפיסו אז [0. 0. 0.] ו-[1. 1. 1.].
מצאו את ציון ה-z של פרה k שהכי רחוק מ-0, בלי להתחשב בסימן, והדפיסו אותו כפי שמוצג כאן, עם 2 ספרות אחרי הנקודה.

עבור פרה מחווה אחרת:

Column means: [0. 0. 0.]
Column stds: [1. 1. 1.]
Cow 2 stands out by weight: 1.76 std above the herd

נסו בעצמכם

import numpy as np

features = ["milk", "weight", "age"]
# שורה אחת לכל פרה: חלב בליטרים ליום, משקל בק״ג, גיל בשנים
cows = np.array([[28, 610, 6],
                 [22, 540, 3],
                 [35, 680, 6],
                 [31, 590, 9],
                 [19, 650, 4],
                 [26, 520, 2],
                 [30, 600, 7]])
k = int(input())


# מחזירה את X כשכל עמודה מתוקננת: ממוצע 0 וסטיית תקן 1
def standardize(X):
    # החליפו את השורה שלמטה בקוד לתקנון
    return X


# אל תשנו את שלוש השורות שלמטה: הן בודקות את הפונקציה שלכם
z = standardize(cows)
print("Column means:", np.round(z.mean(axis=0), 2))
print("Column stds:", np.round(z.std(axis=0), 2))

# כתבו את הקוד שלכם למטה: מה יוצא דופן אצל פרה k

בחנו את עצמכם

השיעור הזה כולל חידון קצר. התחילו את השיעור כדי לענות עליו ולעקוב אחרי ההתקדמות.

כל השיעורים ביחידה סטטיסטיקה ללמידת מכונה

3הסתברות באמצעות סימולציה

הסתברות כתדירות חוק המספרים הגדולים סכומי הטלות קוביות ערך צפוי הסתברות מותנית סיכום: סיכויי דוכן הקוביות

6קשרים

קריאת תרשימי פיזור מתאם מטריצת מתאמים מפות חום של מתאמים מתאם אינו סיבתיות סיכום: גלידה והשמש

9סקיילינג של תכונות

למה לבצע סקיילינג לתכונות סקיילינג לפי מינימום-מקסימוםתקנוןStandardScaler סיכום: שותפים בטיפוס

12אתגרים מסכמים

עיכובים ברכבות איכות האוויר כימיה של יין סקר במרפאה

תרגלו בעצמכם: קומפיילר Python אונליין