Image 了解功能集中的范围-Coursera ML EX4 我指的是安得烈教授NG，EX4（神经网络-手写数字识别）的课程。p>

问题在于理解如何获得问题中提供的灰度值范围，值的范围从负值扩展到正值。例如，当我尝试检查功能集的最大值和最小值时，结果是1.1277和-0.13196 resp，所有其他值介于两者之间

>> load('ex4data1.mat')
>> whos X
Variables in the current scope:

   Attr Name        Size                     Bytes  Class
   ==== ====        ====                     =====  =====
        X        5000x400                 16000000  double

Total is 2000000 elements using 16000000 bytes

>> max(max(X))
ans =  1.1277
>> min(min(X))
ans = -0.13196

这就是支持性练习文档中关于功能集的确切说明：

这与您在上一个练习中使用的数据集相同。有 5000个训练示例在ex3data1.mat中，每个训练示例是一个20像素乘以20像素的数字灰度图像。每个像素由一个浮点数表示，该浮点数指示该位置的灰度强度

我的问题是：“有人能一步一步地告诉我获取灰度像素图像强度的方法吗（即，从图像本身开始，实际像素值是什么，它们是如何重新缩放的（如果是），我们如何达到练习中的范围？维基说灰度强度的范围在0到1之间。”

---

这里有更多详细信息-

我也感兴趣我也感兴趣