与えられたデータを平均が0で分散が1のデータに変換する操作のことをいう.正規化とか規格化とも呼ばれる.、とあります。元のデータの分布上より標準正規分布のような素性が明らかな分布上でデータを議論するほうが便利で簡単になるからである.と書かれています。ボストンデータセットの場合でいうと、説明変数に当たるcrim(犯罪発生率)やzn(広い宅地の割合)、indus(非小売業の土地面積の割合)といった12個の属性値の、たとえば1が意味する大きさが、属性によってまちまちなので、全部をまとめて扱うときには、1が意味する大きさを揃える方が話が簡単になる、ということです。割ることで達成される。これを行うには、平均と標準偏差が必要になります。データ数,xは平均値.相当難解な言い回しですが、かみくだくと、標準偏差は、各データの値と、平均の差の2乗の合計を、データの総数で割った値の正の平方根で求めることができます。これを行うのがdetermineMeanAndStddev()関数です。determineMeanAndStddev()関数の計算内容を確認してみます。膨大な数値を扱っているので、関数に渡すのをcrimのデータだけにして、結果を分かりやすくします。crimのデータだけ取り出す。determineMeanAndStddev(trainFeaturesTF_CRIM);determineMeanAndStddev()関数には、次のようにconsole.log()を加えて値を出力するようにします。コード内のconsole.log()の行の右のコメントは、出力結果の抜粋です。};}この結果からは、crim列の数値の平均が3.3603415489196777であり(data.mean(0))、各の値とその平均との差を計算し(data.sub(dataMean))、その2乗を求め(diffFromMean.square())、その平均を出して(squaredDiffFromMean.mean(0))、平方根を計算する(variance.sqrt())という手順を進めることで、「各データの値と、平均の差の2乗の合計を、データの総数で割った値の正の平方根」という標準偏差7.341224670410156を算出していることが分かります。下図はこれと同じことを、エクセルで行った結果のシートです。上図の出力とほぼ同様の計算結果が出ているのが分かります。データの標準化は、そのデータから平均を引き、それを標準偏差で割ることで実行できます。これを行うのがnormalizeTensor()関数です。data.sub(dataMean).div(dataStd);}メインのJavaScriptで、normalizeTensor()関数にcrim列のデータと平均値、標準偏差を渡して、その結果を出力してみます。dataStd);console.log(trainFeaturesNormalized_CRIM.dataSync());下図は、crim列の各データが標準化された実行結果です。これは、前のエクセルでも同様の結果を得ることができます。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。*サイト上に表示された文字を入力してください。WAAPIに関する注意WAAPIを利用するにはブラウザに特別な設定が必要です。ブラウザの実験的な機能を有効化する方法に書いているので、必ずお読みください。楕円(円)、円弧を描く。APIやTensorFlow.jsについて調べたことを書いています。freebiescafe.com。