machine-learning - 特征缩放后重新缩放，线性回归

Question

似乎是一个基本问题，但我需要在使用梯度下降实现线性回归时使用特征缩放（取每个特征值，减去均值，然后除以标准差）。完成后，我希望将权重和回归线重新调整为原始数据。我只使用一个功能，加上 y 截距项。在使用缩放数据获得权重后，我将如何更改权重，以便它们应用于原始的未缩放数据？

Answer 1

假设您的回归y = W*x + b使用x的是缩放数据，使用的是原始数据

y = W/std * x0 + b - u/std * W

其中u和std是 的平均值和标准差x0。但是我认为您不需要转换回数据。只需使用相同的u方法std来扩展新的测试数据。