吴恩达机器学习专项课程 | 特征缩放-part-2

吴恩达机器学习专项课程将详细探讨特征缩放的方法及其重要性。特征缩放是一种通过调整特征的取值范围,使得不同特征具有可比较的值范围的技术。这对于优化梯度下降算法的性能至关重要。通过特征缩放,我们可以提高梯度下降的运行效率,使其更快速地收敛到全局最小值。

特征缩放的方法

  • 除以最大值:通过将每个特征值除以其最大值,将特征的取值范围转换为0到1之间。例如,对于取值范围在3到2000之间的特征x1,我们可以通过将每个x1值除以2000来得到其比例版本,使其取值范围变为0.15到1。
  • 均值归一化:在除以最大值的基础上,通过减去特征的平均值并除以差值范围,使特征值以零为中心。这通常将特征值调整到-1到1之间。对于特征x1,我们首先计算其平均值Mu1,然后将每个x1值减去Mu1并除以(最大值-最小值),得到标准化后的x1。
  • Z分数归一化:涉及计算每个特征的标准差,并通过减去平均值再除以标准差来实现归一化。这种方法使特征值遵循标准正态分布。

特征缩放的重要性

  • 当特征的取值范围差异很大时,梯度下降算法可能会运行缓慢,因为某些特征的微小变化可能对预测结果产生显著影响。特征缩放可以解决这个问题,使不同特征具有可比较的取值范围,从而简化梯度下降的路径。
  • 特征缩放有助于梯度下降算法更快地收敛到全局最小值,提高模型的训练效率。

特征缩放的范围

  • 在实践中,我们通常希望特征的范围大致在-1到1之间,但这并不是严格的要求。范围从-3到3或-0.3到0.3等也是可接受的。重要的是确保不同特征具有相对可比较的取值范围。

特征缩放的建议

  • 对于取值范围差异很大的特征,强烈建议进行特征缩放。
  • 如果有疑问,执行特征缩放通常是安全的,并且可能有助于提高模型的性能。

特征缩放的效果检查

  • 在执行特征缩放后,可以通过观察梯度下降的运行情况来检查其效果。如果梯度下降能够快速收敛并找到全局最小值或接近它的值,那么特征缩放通常是有效的。

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