«standardization» etiketlenmiş sorular

Doğrusal SVM sınıflandırmasını gerçekleştirirken, örneğin ortalamanın çıkarılması ve standart sapmaya bölünmesi ve daha sonra test verilerinin, egzersiz verilerinin ortalama ve standart sapması ile ölçeklendirilmesi yoluyla eğitim verilerinin normalleştirilmesi genellikle yararlıdır. Bu işlem neden sınıflandırma performansını önemli ölçüde değiştirir?

15 machine-learning  svm  standardization 

Bunun çok basit bir soru olduğunun farkındayım ama aradıktan sonra aradığım cevabı bulamıyorum. Ben betaların sırt tahminlerini hesaplamak için (sırt regresyonu) çalıştırmak değişkenleri standartlaştırmak gerekir bir sorun var. Daha sonra bunları orijinal değişkenler ölçeğine geri dönüştürmem gerekiyor. Ama bunu nasıl yaparım? İki değişkenli dava için bir formül buldum. β∗=β^SxSy.β∗=β^SxSy. \beta^* …

15 regression  standard-error  standardization  predictor  centering 

Tanımlayıcı grupta bağımlı bir değişkenin standardizasyonu anlamlı mı? Aşağıdaki çalışma belgesi (Yasal Amazon'da ormansızlaşma yavaşlaması; Fiyatlar veya Politikalar ?, pdf ) Brezilya'daki genel politika değişikliğinin ormansızlaşma üzerindeki etkisini analiz etmek için standartlaştırılmış bir bağımlı değişken kullanır. Standardizasyon aşağıdaki gibi yapılır: Ynewit=Yit−Yi¯¯¯¯¯sd(Yit)Yitnew=Yit−Yi¯sd(Yit) Y^{new}_{it} = \frac{Y_{it} - \overline{Y_i}}{sd(Y_{it})} Yazarlar, bunun "belediyelerdeki ormansızlaşma …

13 regression  time-series  panel-data  standardization  fixed-effects-model 

Bayes / MCMC'de çok iyi bir metne rastladım. BT, bağımsız değişkenlerinizin standartlaştırılmasının bir MCMC (Metropolis) algoritmasını daha verimli hale getireceğini, ancak aynı zamanda (çoklu) çarpışabilirliği azaltabileceğini önermektedir. Bu doğru olabilir mi? Bu standart olarak yapmam gereken bir şey mi ? (Üzgünüm). Kruschke 2011, Bayesci Veri Analizi Yapmak. (AP) düzenleme: örneğin …

13 bayesian  mcmc  multicollinearity  standardization 

Kapalı . Bu sorunun ayrıntılara veya açıklığa ihtiyacı var . Şu anda cevapları kabul etmiyor. Bu soruyu geliştirmek ister misiniz? Bu yayını düzenleyerek ayrıntıları ekleyin ve sorunu giderin . 5 yıl önce kapalı . Tam döngü süresinin bölümleri arasında karşılaştırma yapmak için standart z-skoru kullanarak bazı süreç döngü süresi verileri …

12 normality-assumption  standardization  weibull 

Çok seviyeli bir regresyondan nasıl standart (sabit etkili) regresyon ağırlıkları elde edilebilir? Ve "eklenti" olarak: Bu standart ağırlıkları bir mer-object'ten ( paketin lmerişlevinden) almanın en kolay yolu nedir ?lme4R

11 r  multilevel-analysis  lme4-nlme  regression-coefficients  standardization 

Sırt ve kement regresyonu için özellikleri standartlaştırmanın yaygın bir uygulama olduğunun farkındayım, ancak bu regresyon yöntemleri için z skor standardizasyonuna alternatif olarak (0,1) ölçeğindeki özellikleri normalleştirmek daha pratik olur muydu?

11 normalization  lasso  standardization  ridge-regression 

Formun bir GLMM var: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Kullandığımda , araç paketinden veya drop1(model, test="Chi")kullandığımdan farklı sonuçlar alıyorum . Bu son ikisi aynı cevapları verir.Anova(model, type="III")summary(model) Bir grup uydurma veri kullanarak, bu iki yöntemin normalde farklı olmadığını gördüm. Dengeli doğrusal …

10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 

Temel bir sorum var. Diyelim ki iki rastgele değişkenim var,XXX ve YYY. Ortalamayı çıkararak ve standart sapmaya bölerek onları standardize edebilirim, yani,Xs t a n da r dben ze d=( X- E( X) )( SD ( X) )Xstbirndbirrdbenzed=(X-E(X))(SD(X))X_{standardized} = \frac{(X - E(X))}{(SD(X))}. Korelasyonu XXX ve YYY, Co r ( X, …

10 correlation  covariance  standardization 

İkiden fazla normalleştirme olduğunu biliyorum. Örneğin, 1- Verileri z-skoru veya t-skoru ile dönüştürme. Buna genellikle standardizasyon denir. 2- Verileri 0 ile 1 arasında olacak şekilde yeniden ölçeklendirme. Şimdi normalleştirmeye ihtiyacım olursa soru KNN ile hangi tip normalleştirme kullanılmalıdır? ve neden?

9 machine-learning  normalization  standardization  k-nearest-neighbour 

Örnekler: İş tanımında bir cümle var: "İngiltere'de Java kıdemli mühendisi". Derin bir öğrenme modelini 2 kategori olarak tahmin etmek istiyorum: English ve IT jobs. Geleneksel sınıflandırma modeli kullanırsam, sadece softmaxson katmanda işlevli 1 etiket tahmin edebilir . Bu nedenle, her iki kategoride "Evet" / "Hayır" ı tahmin etmek için 2 …

9 machine-learning  deep-learning  natural-language  tensorflow  sampling  distance  non-independent  application  regression  machine-learning  logistic  mixed-model  control-group  crossover  r  multivariate-analysis  ecology  procrustes-analysis  vegan  regression  hypothesis-testing  interpretation  chi-squared  bootstrap  r  bioinformatics  bayesian  exponential  beta-distribution  bernoulli-distribution  conjugate-prior  distributions  bayesian  prior  beta-distribution  covariance  naive-bayes  smoothing  laplace-smoothing  distributions  data-visualization  regression  probit  penalized  estimation  unbiased-estimator  fisher-information  unbalanced-classes  bayesian  model-selection  aic  multiple-regression  cross-validation  regression-coefficients  nonlinear-regression  standardization  naive-bayes  trend  machine-learning  clustering  unsupervised-learning  wilcoxon-mann-whitney  z-score  econometrics  generalized-moments  method-of-moments  machine-learning  conv-neural-network  image-processing  ocr  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow  r  logistic  scoring-rules  probability  self-study  pdf  cdf  classification  svm  resampling  forecasting  rms  volatility-forecasting  diebold-mariano  neural-networks  prediction-interval  uncertainty 

Boyutsallık azalması (veya PCA yoluyla boyutsallık azalmasından sonra dönüşüm) için çok sınıflı bir Lineer Diskriminant Analizi (veya bazen Birden Çok Diskriminant Analizi de okurum) kullanılıyorsa, genel olarak bir "Z skoru normalizasyonu" (veya standardizasyonu) özellikler tamamen farklı ölçeklerde ölçülseler bile gerekli değil mi? LDA, halihazırda normalleştirilmiş Öklid mesafelerini ima eden Mahalanobis …

9 classification  data-transformation  normalization  standardization  discriminant-analysis 

Kilitli . Bu soru ve cevapları kilitlidir çünkü soru konu dışıdır, ancak tarihsel önemi vardır. Şu anda yeni yanıtları veya etkileşimleri kabul etmiyor. Bildiğim işlevler taban R'den ölçek , ARM'den yeniden ölçeklendirmeyi içerir . Belki de en iyi yol, gruplama değişkenleri olarak kullanılacak bir veya daha fazla değişkeni belirterek bazı …

9 r  standardization  centering