斗斗★宅在家一直廢
@hokutok
Thu, Dec 15, 2022 3:02 AM
Thu, Dec 15, 2022 3:03 AM
一邊讀書一邊喝洒,我果然不喜歡威士忌,這個太烈(廢話),他形容有 spice 的韻味,是的,不只嗆也香辣,不是很酒精的純辣,是真的有點特別的辣
小龜
@geniusrobot6174
Thu, Dec 15, 2022 4:41 AM
這支幾度啊?雖然威士忌好像一般是 40 度上下
斗斗★宅在家一直廢
@hokutok
Thu, Dec 15, 2022 7:03 AM
45%的,分了4口喝完
斗斗★宅在家一直廢
@hokutok
Thu, Dec 15, 2022 7:09 AM
然後很開心
了解了 feature scaling,原來 data normalisation 是這樣的,教授有講過,也算是我唯幾在課堂上明白的,就是處理大量 data 時要 compress data
原來這才知道對 gradient descent 有好處,教授只講一句 data 太多 compress 了才好處理,也不是有錯
小龜
@geniusrobot6174
Thu, Dec 15, 2022 7:45 AM
normalisation,果然是英國教育XDDD
Difference between normalization and normalisation
小龜
@geniusrobot6174
Thu, Dec 15, 2022 7:46 AM
我習慣用 normalization
小龜
@geniusrobot6174
Thu, Dec 15, 2022 7:46 AM
不過他跟 compress 應該是兩回事才對?
斗斗★宅在家一直廢
@hokutok
Thu, Dec 15, 2022 7:57 AM
我也不想 -sation,我一直學都是 -zation
不過我原文引用就一定不會改字,但 rephrase 後用自己文字寫會改成英式的,我喜歡美式英語
居然是兩回事,我看維基(欸你)看似一樣,其實我有想 feature scaling 會不會是 normalisation 的其中一個…嗯…要素…方法(?)
Feature scaling - Wikipedia
教授是直說大量 data 上 million 上 billion 的,那要 compress 去 small size,會讓 machine 好點處理,feature scaling 的原意也是這樣吧,莫不我理解過頭,把近義就湊不起
我就是怕才維基確認一下
小龜
@geniusrobot6174
Thu, Dec 15, 2022 8:00 AM
"Feature scaling ... In data processing, it is also known as data normalization"
他只是改一改資料的值,讓範圍變相似,比方說身高跟體重的值的範圍不一樣,就都平移伸縮到標準常態分佈
小龜
@geniusrobot6174
Thu, Dec 15, 2022 8:00 AM
compress 應該是要減少資料,比方說 PCA/LDA 降維,或者 kmeans clustering
斗斗★宅在家一直廢
@hokutok
Thu, Dec 15, 2022 8:19 AM
dimension reduction 是有講過,不過這課程好像他沒細講,比如說數據上有各種貨幣,如果全部統一為美金,這樣算不算降維?
所以教授他又亂講,我知道他英文不太好,但差極也該有個限度
feature scaling 是不是一定針對 GD?所以他那個做法類似把數據 SD 化
小龜
@geniusrobot6174
Thu, Dec 15, 2022 8:23 AM
我覺得貨幣可以算,因為你本來需要多用一個維度表示哪一國的,現在不用了
是不是針對 GD 我不熟,機率統計我一向沒什麼概念,做事都效果論
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一邊讀書一邊喝洒,我果然不喜歡威士忌,這個太烈(廢話),他形容有 spice 的韻味,是的,不只嗆也香辣,不是很酒精的純辣,是真的有點特別的辣
原來這才知道對 gradient descent 有好處,教授只講一句 data 太多 compress 了才好處理,也不是有錯
居然是兩回事,我看維基(欸你)看似一樣,其實我有想 feature scaling 會不會是 normalisation 的其中一個…嗯…要素…方法(?)
他只是改一改資料的值,讓範圍變相似,比方說身高跟體重的值的範圍不一樣,就都平移伸縮到標準常態分佈
所以教授他又亂講,我知道他英文不太好,但差極也該有個限度feature scaling 是不是一定針對 GD?所以他那個做法類似把數據 SD 化
是不是針對 GD 我不熟,機率統計我一向沒什麼概念,做事都效果論