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最近开始学习吴恩达老师的机器学习，碰到了一个问题：在梯度下降算法中，有时候会用到特征放缩，就结果而已确实可以使梯度下降算法正常运行，但是进行特征缩放以后，结果会发生变化，那要怎么还原呢？
 | 1 joevictory 2018-05-08 18:52:49 +08:00 via Android 什么是特征？比如图像，颜色算不算特征？那么原始图像缩放呢？ |
 | 2 takato 2018-05-08 18:58:00 +08:00 是监督学习吗？ |
 | 3 Ehend OP @joevictory 没到图像那么难的程度，就是 x1，x2 什么的，缩放是每个 x 减去平均值再除以标准差，想知道怎么还原 |
| 5 Ehend OP @joevictory 是线性回归，依据放缩后的特征值求出了斜率，那斜率肯定和原始的特征值不匹配，想知道怎么还原 |
 | 6 sosilver 2018-05-08 19:26:17 +08:00 via Android 结果怎么变化了？为什么要还原？ |
| 7 Ehend OP @sosilver 难道依据缩放以后的特征值 x1 求出的斜率以及截距，可以直接带回原来的特征值 x0 求 y 吗 |
 | 8 zetary 2018-05-08 19:30:35 +08:00 via iPhone  1 结果怎么会变化，对应的 min 应该是一样的. argmin 不一样是因为你放缩了倒着变化回去不就可以了。 |
| 9 Ehend OP @zetary 斜率也不会变化吗？如果 y 有两个相关的特征，且最大和最小值不一样，那数轴貌似并不是等比例放缩吧？ |
 | 11 scruel 2018-05-08 23:31:08 +08:00 1 |
 | 12 wizardforcel 2018-05-08 23:48:00 +08:00 via Android 1 w * ( x - mu) / sigma 原始的权重 是 w/ sigma 原始的偏置是 b - 所有 w * mu / sigma |
| 13 Ehend OP @wizardforcel 谢谢，就是这个 |
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