Arabic feliratok

Comparing Features with Different Scales - Intro to Machine Learning

Beágyazókód kérése
4 Languages

Showing Revision 1 created 06/09/2016 by Udacity Robot.

  1. إن الطريقة التي توصلت من خلالها إلى أن كريس،
  2. يجب أن يرتدي قميصًا بالمقاس ذاته الذي ترتديه سارة وليس المقاس الذي يرتديه كاميرون،
  3. هو أنني قد قارنت هذه الأرقام التي حسبتها لكلٍ من هؤلاء الأشخاص.
  4. وتساءلت هل تعد أرقام كريس أقرب إلى أرقام كاميرون أم أرقام سارة،
  5. وبحساب الأرقام، وجدت أن الفرق بينه وبين سارة يبلغ تقريبًا 26 بينما يبلغ الفرق بينه وبين كاميرون 35.
  6. وبالتالي فهو أقرب إلى سارة.
  7. والآن، يكمن الخطأ الذي حدث هنا في أن هذا المقياس الذي يجمع بين الطول والوزن
  8. يتضمن سمتين غير متوازنتين إلى درجة كبيرة، وهما الطول والوزن.
  9. وبالتالي، فإن ما أقصده من ذلك هو أن الطول سيكون
  10. رقمًا يتراوح بشكل عام بين الرقمين خمسة
  11. وسبعة ـ على سبيل المثال، بينما ـ من ناحية أخرى ـ تكون للوزن قيم أكبر بكثير.
  12. تتراوح بين 115 و175 رطلاً في هذا المثال.
  13. وبالتالي فإن ما يحدث عند حساب إجمالي كل منهما في النهاية هو أن
  14. دائمًا ما يطغى الوزن بشكل تام على الناتج الذي تحصل عليه.
  15. وينتهي الأمر بالطول عمليًا إلى خطأ تقريب.
  16. بينما ما تحتاجه على الأرجح هو قياس تكون فيه الميزتان متساويتين
  17. في الوزن، وفي الجمع عند جمعهما معًا.
  18. وهذا ما يجريه قياس السمات.
  19. فهو يعد أحد الأساليب المستخدمة لإعادة قياس السمات مثل هذه،
  20. بحيث تمتد في نطاقات متماثلة، تكون عادةً بين صفر وواحد.
  21. وبالتالي، ستتراوح الأرقام التي تحصل عليها من الطول بين صفر وواحد،
  22. إنها ستظل محتوية على المعلومات ذاتها.
  23. ولكن سيتم فقط توضيحها بوحدات مختلفة.
  24. وسيتم أيضًا توضيح الوزن بين صفر وواحد.
  25. مرة أخرى، ستظل لديك المعلومات ذاتها، وهي أن مقاس كاميرون هو الأكبر
  26. ومقاس سارة هو الأصغر، ولكن سيتم توضيح ذلك عبر هذا النطاق الأصغر.
  27. وحينئذٍ، عندما تقوم بجمعهما معًا،
  28. لن يطغى الوزن على المعادلة بشكل تام بعد ذلك.
  29. وعندما يحدث ذلك، يجب أن تحصل على نتيجة أكثر معقولية
  30. لمقاس القميص الخاص بكريس.
  31. نظرًا لأنه بالرغم من كونه أقرب قليلاً إلى سارة من حيث الوزن،
  32. فهو أقرب كثيرًا إلى كاميرون من حيث الطول، ولذلك
  33. سيتم ـ على الأرجح ـ تصنيف مقاسه في النهاية مع كاميرون.
  34. سأوضح في الفيديو التالي المعادلة الخاصة بقياس السمات.