Özet: Tırmanış Partnerleri

Coddy'nin Machine Learning Journey'sinin Makine Öğrenimi için İstatistik bölümünün bir parçası. Ders 51 / 64.

Görev

Orta

Bir tırmanış salonu, her yeni üyeyi en çok benzediği üyeyle eşleştirir. members içindeki her satır bir üyeyi, names içindeki adla eşleştirir: boy (cm), kol açıklığı (cm) ve barfikste asılı kalma süresi (dakika). Program, yeni üyenin ölçülerini okur.

Ham tablodaki en yakın üyeyi bul.
Üyeler üzerinde eğitilmiş bir StandardScaler ile standartlaştır; yeni üyenin ölçeklendirilmiş değerlerini yazdır.
Ölçeklendirilmiş tablolarda en yakın üyeyi tekrar bul.

2 ondalık basamağa yuvarla. Üç üyeli başka bir salon:

Tablo olarak başka bir salon: bir yeni üye ve Kim, Lou ve Max adlı üç üye; boy, kol açıklığı ve asılı kalma süresi. Yanlarında her üyenin yeni üyeye uzaklığı: ham durumda en yakın Kim, 4.56; ölçeklendirilmiş durumda en yakın Lou, 1.09

Çıktısı:

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

Kendin dene

import numpy as np
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

names = ["Iris", "Jon", "Kai", "Lena", "Max", "Nora"]
# Her üye için bir satır: cm cinsinden boy, cm cinsinden kol açıklığı, dakika cinsinden asılı kalma süresi
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]])
# Yeni katılan kişi
height = float(input())
span = float(input())
hang = float(input())

# Kodunuzu aşağıya yazın