normalization पर टैग किए गए जवाब

मैं सामान्य करने में खो गया हूं, क्या कोई मुझे मार्गदर्शन दे सकता है। -23.89 और 7.54990767 क्रमशः मेरा न्यूनतम और अधिकतम मान है। अगर मुझे 5.6878 का मान मिलता है तो मैं इस मान को 0 से 1 के पैमाने पर कैसे माप सकता हूं।

265 normalization 

काम के दौरान हम इस पर चर्चा कर रहे थे क्योंकि मेरे बॉस ने सामान्यीकरण के बारे में कभी नहीं सुना। रैखिक बीजगणित में, सामान्यीकरण अपनी लंबाई से एक वेक्टर के विभाजन को संदर्भित करता है। और आँकड़ों में, मानकीकरण का तात्पर्य किसी माध्य के घटाव का उल्लेख करना होता …

118 descriptive-statistics  normalization  standardization 

मैंने अभी सुना है, कि रेंज ( - 1) से एक तंत्रिका नेटवर्क के प्रारंभिक भार को चुनना एक अच्छा विचार है, जहांdकिसी दिए गए न्यूरॉन के इनपुट की संख्या है। यह माना जाता है, कि सेट सामान्यीकृत हैं - मतलब 0, विचरण 1 (यह नहीं जानता कि क्या मायने …

68 neural-networks  normalization 

मैं देख रहा हूं कि बहुत सारे मशीन लर्निंग एल्गोरिदम बेहतर तरीके से कैंसिलेशन और कोवरियन इक्वलाइजेशन के साथ काम करते हैं। उदाहरण के लिए, न्यूरल नेटवर्क तेजी से अभिसरण करते हैं, और के-मीन्स आमतौर पर पूर्व-संसाधित सुविधाओं के साथ बेहतर क्लस्टरिंग देते हैं। मैं इन पूर्व-प्रसंस्करण कदमों के पीछे …

60 machine-learning  neural-networks  covariance  normalization 

मशीन लर्निंग में एक सामान्य अच्छा अभ्यास भविष्यवक्ता चर की सामान्यीकरण या डेटा मानकीकरण करना है, यह है, मतलब को बदलने वाले डेटा को केंद्र में रखना और इसे विचरण (या मानक विचलन) द्वारा विभाजित करना सामान्य करना। स्व-नियंत्रण और मेरी समझ के लिए हम दो मुख्य चीजों को प्राप्त …

52 machine-learning  normalization  standardization  multidimensional-scaling 

क्या मैं एक ही समय में अपने सभी डेटा या सिलवटों को बदल देता हूं (यदि CV लागू है)? जैसे (allData - mean(allData)) / sd(allData) क्या मैं ट्रेनसेट और टेस्टसेट को अलग-अलग करूंगा? जैसे (trainData - mean(trainData)) / sd(trainData) (testData - mean(testData)) / sd(testData) या क्या मैं ट्रेनसेट को बदल …

47 r  cross-validation  data-transformation  normalization  standardization 

डेटा 'सामान्यीकरण' और डेटा 'स्केलिंग' के बीच अंतर क्या है? अब तक मुझे लगा था कि दोनों शब्द एक ही प्रक्रिया को संदर्भित करते हैं, लेकिन अब मुझे एहसास हुआ कि कुछ और है जो मुझे नहीं पता / समझ नहीं है। इसके अलावा अगर सामान्यीकरण और स्केलिंग के बीच …

45 data-transformation  scales  normality-assumption  normalization 

K- साधन करने से पहले सबसे अच्छा (अनुशंसित) पूर्व-प्रसंस्करण कदम क्या हैं?

44 clustering  normalization  k-means 

मैंने न्यूनतम-अधिकतम सामान्यीकरण फॉर्मूला देखा है, लेकिन यह 0 और 1. के बीच मानों को सामान्य करता है, मैं -1 और 1 के बीच अपने डेटा को कैसे सामान्य करूंगा? मेरे डेटा मैट्रिक्स में नकारात्मक और सकारात्मक दोनों मूल्य हैं।

36 dataset  normalization 

मेरी विशेषताओं के हर आयाम में अलग-अलग मूल्य हैं। मैं जानना चाहता हूं कि क्या इस डेटासेट को सामान्य करना आवश्यक है।

29 machine-learning  svm  random-forest  normalization 

मैं 0 और 1. के बीच की संख्या के रूप में एक चर का प्रतिनिधित्व करना चाहता हूं। चर एक गैर-नकारात्मक पूर्णांक है जिसमें कोई अंतर्निहित बाध्य नहीं है। मैं 0 से 0 पर मैप करता हूं लेकिन मैं 0 और 1 के बीच 1 या नंबर पर क्या मैप …

28 normalization 

मैंने Lassoप्रतिगमन जैसे कुछ के पहले चर के मानकीकरण के तीन मुख्य कारण पढ़े हैं : 1) गुणांकों की व्याख्या। 2) बाद के संकोचन गुणांक अनुमानों के सापेक्ष परिमाण द्वारा गुणांक महत्व को रैंक करने की क्षमता। 3) अवरोधन की कोई आवश्यकता नहीं। लेकिन मैं सबसे महत्वपूर्ण बिंदु के बारे …

28 normalization  lasso  standardization  regularization  shrinkage 

सामान्य अर्थ, कि यह वेक्टर यू और वैक्टर V के सेट के बीच समानता रैंकिंग के लिए समान परिणाम देगा । मेरे पास एक वेक्टर स्पेस मॉडल है जिसमें मापदंडों के रूप में दूरी माप (यूक्लिडियन दूरी, कोसाइन समानता) और सामान्यीकरण तकनीक (कोई नहीं, एल 1, एल 2) है। मेरी …

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

बन्द है। यह सवाल ऑफ टॉपिक है । यह वर्तमान में उत्तर स्वीकार नहीं कर रहा है। इस सवाल में सुधार करना चाहते हैं? प्रश्न को अपडेट करें ताकि यह क्रॉस मान्य के लिए विषय पर हो । 6 साल पहले बंद हुआ । मैं आर में एक मैट्रिक्स का …

26 r  data-transformation  normalization  matrix 

मेरे पास सुविधाओं के एक सेट के साथ एक डेटा सेट है। उनमें से कुछ द्विआधारी (1=(1=(1= सक्रिय या निकाल दिए गए, 0=0=0= निष्क्रिय या निष्क्रिय) हैं, और बाकी वास्तविक मूल्यवान हैं, जैसे 4564.3424564.3424564.342 । मैं इस डेटा को एक मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को खिलाना चाहता हूं, इसलिए मैं सभी …

25 machine-learning  normalization  binary-data