डेटा साइंस feature-scaling

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मैं इस ओटीटीओ कागले चुनौती के समाधान के बारे में पढ़ रहा था और पहला स्थान समाधान इनपुट डेटा एक्स के लिए कई परिवर्तनों का उपयोग करने के लिए लगता है, उदाहरण के लिए लॉग (X + 1), sqrt (X + 3/8), आदि। सामान्य दिशानिर्देश कब, किस तरह के विभिन्न …

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चक्रीय साधारण विशेषताओं को बदलने का एक अच्छा तरीका क्या है?

मैं अपनी विशेषता के रूप में 'घंटे' क्षेत्र में हूँ, लेकिन यह एक चक्रीय मान लेता है। मैं '23' और '0' घंटे जैसी सूचनाओं को संरक्षित करने के लिए फीचर को कैसे बदल सकता हूं, यह बहुत दूर नहीं है। एक तरीका मुझे लगता है कि परिवर्तन करना है: min(h, …

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क्या एक गर्म वैक्टर को संख्यात्मक विशेषताओं के साथ बढ़ाया जाना चाहिए

श्रेणीगत और संख्यात्मक विशेषताओं के संयोजन के मामले में, मैं आमतौर पर श्रेणीगत विशेषताओं को एक गर्म वैक्टर में परिवर्तित करता हूं। मेरा सवाल यह है कि क्या मैं उन वैक्टरों को छोड़ता हूं और मानकीकरण / सामान्यीकरण के माध्यम से संख्यात्मक विशेषताओं को मापता हूं, या क्या मुझे संख्यात्मक …

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देशांतर / अक्षांश सुविधा से निपटने के तरीके [बंद]

बंद हो गया । इस प्रश्न के विवरण या स्पष्टता की आवश्यकता है । यह वर्तमान में उत्तर स्वीकार नहीं कर रहा है। इस प्रश्न को सुधारना चाहते हैं? विवरण जोड़ें और इस पोस्ट को संपादित करके समस्या को स्पष्ट करें । 3 साल पहले बंद हुआ । मैं 25 …

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हम तिरछे डेटा को सामान्य वितरण में क्यों बदलते हैं

मैं कागल ( हाउस प्राइस पर मानव एनालॉग कर्नेल: आवास प्रतिगमन तकनीक ) पर आवास की कीमतों की प्रतियोगिता के समाधान के माध्यम से जा रहा था और इस हिस्से में आया था: # Transform the skewed numeric features by taking log(feature + 1). # This will make the features …

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0 से 1 के बीच हस्ताक्षरित पूर्णांक की एक सरणी को कैसे स्केल करें?

मैं मस्तिष्क का उपयोग एक तंत्रिका नेटवर्क को एक फीचर सेट पर प्रशिक्षित करने के लिए कर रहा हूं जिसमें सकारात्मक और नकारात्मक दोनों मूल्य शामिल हैं। लेकिन ब्रेन को 0 और 1 के बीच इनपुट वैल्यू की आवश्यकता होती है। मेरे डेटा को सामान्य करने का सबसे अच्छा तरीका …

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फ़ीचर स्केलिंग का परिणाम

मैं वर्तमान में SVM का उपयोग कर रहा हूं और अपने प्रशिक्षण सुविधाओं को [0,1] की सीमा तक बढ़ा रहा हूं। मैं अपने प्रशिक्षण सेट को पहले फिट / रूपांतरित करता हूँ और फिर उसी परिवर्तन को अपने परीक्षण सेट में लागू करता हूँ। उदाहरण के लिए: ### Configure transformation …

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रैखिक प्रतिगमन और डेटा की स्केलिंग

निम्नलिखित कथानक रेखीय प्रतिगमन ( mpgलक्ष्य चर के रूप में और भविष्यवाणियों के रूप में अन्य) के साथ प्राप्त गुणांक को दर्शाता है । Mtcars डेटासेट के लिए ( यहां और यहां ) दोनों डेटा को स्केल किए बिना और बिना: मैं इन परिणामों की व्याख्या कैसे करूं? चर hpऔर …

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ज़ीरो मीन और यूनिट वेरियस

मैं डेटा स्केलिंग, और विशेष रूप से मानकीकरण विधि का अध्ययन कर रहा हूं। मैंने इसके पीछे के गणित को समझा है, लेकिन यह मेरे लिए स्पष्ट नहीं है कि सुविधाओं को शून्य माध्य और इकाई भिन्नता देना क्यों महत्वपूर्ण है। क्या तुम मुझे समझा सकते हो ?

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