Повторение: партнёры по восхождению
Часть раздела Статистика для машинного обучения путешествия по Machine Learning на Coddy. Урок 51 из 64.
Задание
СреднеСкалодром подбирает каждому новичку наиболее похожего участника. Каждая строка members — это участник, указанный в names: рост (см), размах рук (см) и вис на перекладине (в минутах). Программа считывает измерения новичка.
- Найди ближайшего участника в исходной таблице.
- Стандартизируй данные с помощью
StandardScaler, обученного на данных участников; выведи стандартизированные данные новичка. - Снова найди ближайшего участника — уже в стандартизированных таблицах.
Округляй до 2 знаков после запятой. Другой скалодром, с тремя участниками:
Результат программы:
Nearest before scaling: Kim (4.56)
Newcomer scaled: [[-0.38 -0.54 0.98]]
Nearest after scaling: Lou (1.09)Попробуйте сами
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
names = ["Iris", "Jon", "Kai", "Lena", "Max", "Nora"]
# Одна строка на каждого участника: рост в см, размах рук в см, время виса на перекладине в минутах
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]])
# Новый участник
height = float(input())
span = float(input())
hang = float(input())
# Напишите свой код ниже
Все уроки раздела Статистика для машинного обучения
1Центр и разброс
Среднее и медианаПроцентили и квартилиДисперсия и стандартное отклонениеВыборка или генеральная совокупность?Самое частое значениеПовторение: сроки доставки4Выборки и генеральные совокупности
Генеральная совокупность и выборкаСредние значения выборок различаютсяРаспределение выборочных среднихЧем больше выборка, тем меньше шумИтоги: опрос жителей города2Распределения
Гистограммы плотностиФормы распределения данныхНормальная криваяПравило 68–95–99,7Z-оценкиПовторение: время работы батареи3Вероятность с помощью моделирования
Вероятность как частотаЗакон больших чиселСуммы значений на кубикахМатематическое ожиданиеУсловная вероятностьПовторение: шансы в игре в кости6Взаимосвязи
Чтение диаграмм рассеянияКорреляцияМатрица корреляцийТепловые карты корреляцийКорреляция не означает причинностьПовторение: мороженое и солнце9Масштабирование признаков
Зачем масштабировать признакиМасштабирование Min-MaxСтандартизацияStandardScalerПовторение: партнёры по восхождениюПотренируйтесь самостоятельно: Онлайн-компилятор Python