«normalization» etiketlenmiş sorular

Normalleşmede kayboldum, biri bana yol gösterebilir mi, lütfen. Sırasıyla -23.89 ve 7.54990767 gibi minimum ve maksimum değerlere sahibim. 5.6878 değerine sahipsem, bu değeri 0 ile 1 arasında nasıl ölçeklendirebilirim.

265 normalization 

İşyerinde bunu, patronum normalleşmeyi hiç duymadığı için tartışıyorduk. Lineer Cebir'de Normalizasyon, bir vektörün boyuna bölünmesini ifade eder. Ve istatistiklerde, Standardizasyon bir ortalamanın çıkarılmasını ve ardından SD'ye bölünmesini ifade ediyor gibi görünmektedir. Ancak, diğer olasılıklarla da birbirleriyle değiştirilebilir gibi görünüyorlar. Bir çeşit evrensel puan oluştururken , bu, farklı araçlara ve farklı …

118 descriptive-statistics  normalization  standardization 

Sadece dizi sinirsel ağın başlangıç ağırlıkları seçmek için iyi bir fikirdir ki duymuş , olan Verilen bir nörona giriş sayısı. Kümelerin normalize olduğu varsayılmaktadır - ortalama 0, varyans 1 (bunun önemli olup olmadığını bilmiyorum).(−1d√,1d√)(−1d,1d)(\frac{-1}{\sqrt d} , \frac{1}{\sqrt d})ddd Bu neden iyi bir fikir?

68 neural-networks  normalization 

Birçok makine öğrenme algoritmasının ortalama iptal ve kovaryans eşitleme ile daha iyi çalıştığını görüyorum. Örneğin, Sinir Ağları daha hızlı birleşme eğilimi gösterir ve K-Means genellikle önceden işlenmiş özelliklerle daha iyi kümeleme sağlar. Bu ön işleme adımlarının ardındaki sezginin performansın yükselmesine neden olduğunu görmüyorum. Biri bunu bana açıklayabilir mi?

61 machine-learning  neural-networks  covariance  normalization 

Makine Öğreniminde yaygın olarak kullanılan iyi bir uygulama, yordayıcı değişkenlerinin normalleştirilmesi veya veri standardizasyonu yapmaktır, işte bu, ortalamayı veren veriyi ortalamak ve varyansa (veya standart sapma ile) bölerek normalleştirmektir. Kendini kapsama ve anlamam için bunu iki ana şeyi başarmak için yapıyoruz: Sayısal stabilite amacıyla ekstra küçük model ağırlıklarından kaçının. Örneğin, …

52 machine-learning  normalization  standardization  multidimensional-scaling 

Tüm verilerimi veya katlamalarımı (CV uygulanmışsa) aynı anda mı değiştirebilirim? Örneğin (allData - mean(allData)) / sd(allData) Tren seti ve test setini ayrı ayrı değiştirebilir miyim? Örneğin (trainData - mean(trainData)) / sd(trainData) (testData - mean(testData)) / sd(testData) Yoksa tren takımını değiştirip test setinde hesaplamaları kullanabilir miyim? Örneğin (trainData - mean(trainData)) / …

47 r  cross-validation  data-transformation  normalization  standardization 

'Normalizasyon' ve 'Ölçekleme' verileri arasındaki fark nedir? Şimdiye dek her iki terimin de aynı işlemi ifade ettiğini düşündüm ama şimdi bilmediğim / anlamadığım bir şey olduğunu fark ediyorum. Ayrıca Normalizasyon ve Ölçekleme arasında bir fark varsa, Normalizasyon'u ne zaman kullanmalıyız, ancak Ölçekleme'yi kullanmamalıyız (ve bunun tersi? Lütfen bir örnek veriniz.

45 data-transformation  scales  normality-assumption  normalization 

K-araçlarını uygulamadan önce en iyi (önerilen) ön işleme adımları nelerdir?

44 clustering  normalization  k-means 

Min-max normalizasyon formülünü gördüm ama bu değerleri 0 ile 1 arasında normalleştirir. Verilerimi -1 ile 1 arasında nasıl normalleştiririm? Veri matrisimde hem negatif hem de pozitif değerler var.

36 dataset  normalization 

Benim özelliklerin 'her boyutu farklı değerlere sahip. Bu veri setini normalleştirmek için gerekli olup olmadığını bilmek istiyorum.

29 machine-learning  svm  random-forest  normalization 

Bir değişkeni 0 ile 1 arasında bir sayı olarak temsil etmek istiyorum. Değişken, doğal bir sınırı olmayan negatif olmayan bir tam sayıdır. 0 - 0 arasında eşlerim, ancak 1 ile 0 arasındaki rakamları ne eşleyebilirim? Limitleri sağlamak için bu değişkenin geçmişini kullanabilirim. Bu, eğer maksimum artış olursa eski istatistikleri yeniden …

28 normalization 

LassoRegresyon gibi bir şeyden önce değişkenleri standartlaştırmanın üç ana nedenini okudum : 1) Katsayıların yorumlanabilirliği. 2) Katsayı önemini büzülme sonrası katsayı tahminlerinin göreceli büyüklüğü ile sıralama yeteneği. 3) Kesişmeye gerek yok. Ama en önemli noktayı merak ediyorum. Standardizasyonun modelin örnek genellemesinin dışına çıkacağını düşünmek için bir nedenimiz var mı? Ayrıca, …

28 normalization  lasso  standardization  regularization  shrinkage 

Özdeş bir vektör arasındaki bir sıralama benzerliği için benzer sonuçlar üretecek anlamı, u ve vektörler bir dizi V . Parametre olarak uzaklık ölçüsü (öklid mesafesi, kosinüs benzerliği) ve normalizasyon tekniğine (hiç, l1, l2) sahip bir vektör uzayı modelim var. Anladığım kadarıyla, [cosine, none] ayarlarının sonuçları aynı veya en azından gerçekten …

27 normalization  natural-language  euclidean  cosine-distance  cosine-similarity 

Bir dizi özelliğe sahip bir veri setim var. Bazıları ikilidir aktif veya ateşlenmiş, etkin değil veya hareketsiz) ve gerisi gerçek , örneğin .0 = 4564.342)( 1 =(1=(1=0 =0=0=4564.3424564.3424564.342 Bu verileri bir makine öğrenme algoritmasına beslemek istiyorum, bu yüzden tüm gerçek değerli özellikleri puanladım. Onları yaklaşık ila arasında buluyorum . Şimdi …

25 machine-learning  normalization  binary-data 

satırları ve sütunlarıyla rastgele kare olmayan matrisler oluşturmalı, rasgele ortalama = 0 ile dağıtılmış elemanlar oluşturmalı ve her satırın uzunluğu (L2 normu) ve her sütunun uzunluğu kısıtlanmalı. . Eşdeğer olarak, her satır için kare değerlerin toplamı 1 ve her sütun için .C 1 √R,RRCCC111 RR,C--√RC\sqrt{\frac{R}{C}}R,CRC\frac{R}{C} Şimdiye kadar bunu başarmanın bir …

25 random-generation  normalization  markov-process  random-matrix