normalization पर टैग किए गए जवाब

मुझे पंक्तियों और स्तंभों के साथ यादृच्छिक गैर-वर्ग मैट्रिसेस उत्पन्न करने की आवश्यकता है , तत्वों को बेतरतीब ढंग से = 0 के साथ वितरित किया गया है, और ऐसा विवश किया गया है कि प्रत्येक पंक्ति की लंबाई (L2 मानदंड) और प्रत्येक कॉलम की लंबाई । समान रूप से, …

25 random-generation  normalization  markov-process  random-matrix 

मैं एक एल्गोरिथ्म लिख रहा हूं, जहां एक मॉडल दिया गया है, मैं डेटासेट की एक सूची के लिए संभावना की गणना करता हूं और फिर संभावना में से हर एक को सामान्य (संभाव्यता) करने की आवश्यकता होती है। तो कुछ [0.00043, 0.00004, 0.00321] की तरह परिवर्तित हो सकता है …

21 probability  normalization  likelihood  c++  arithmetic 

जाहिरा तौर पर, पदानुक्रमिक क्लस्टरिंग में, जिसमें दूरी की माप यूक्लिडियन दूरी है, कोवर्ट को चलाने से उच्चतम विचरण के साथ कोवरिएट को रोकने के लिए डेटा को पहले सामान्यीकृत या मानकीकृत किया जाना चाहिए। ऐसा क्यों है? क्या यह तथ्य वांछनीय नहीं है?

19 clustering  normalization 

मेरा एक प्रश्न है जिसमें यह सत्यापित करने के लिए कहा जाता है कि क्या वर्दी वितरण ( सामान्यीकृत है।Uniform(a,b)Uniform(a,b){\rm Uniform}(a,b) एक के लिए, किसी भी वितरण को सामान्य बनाने के लिए इसका क्या मतलब है? और दो, हम यह सत्यापित करने के बारे में क्या कहते हैं कि वितरण …

19 data-transformation  terminology  normalization  standardization 

मेरे डेटा की कुछ विशेषताओं में बड़े मूल्य हैं, जबकि अन्य सुविधाओं में बहुत छोटे मूल्य हैं। क्या बड़े मूल्यों के प्रति पूर्वाग्रह को रोकने के लिए t-SNE लगाने से पहले + स्केल डेटा को केंद्र में रखना आवश्यक है? मैं डिफ़ॉल्ट यूक्लिडियन दूरी मीट्रिक के साथ पायथन के sklearn.manifold.TSNE …

18 normalization  dimensionality-reduction  high-dimensional  tsne 

मान लीजिए हम NNN औसत दर्जे का चर, (a1,a2,…,aN)(a1,a2,…,aN)(a_1, a_2, \ldots, a_N) , हम एक नंबर करने के M>NM>NM > N माप की, और उसके बाद प्रदर्शन करना चाहते विलक्षण मूल्य अपघटन के लिए उच्चतम विचरण के कुल्हाड़ियों को खोजने के लिए परिणामों पर MMM , NNN -डायमेंशनल स्पेस में …

17 pca  data-transformation  normalization  dimensionality-reduction  svd 

क्या बार-बार के-फोल्ड क्रॉस-सत्यापन करने से पहले डेटा को सामान्य करना (शून्य माध्य और एकता मानक विचलन करना) ओवरफिटिंग जैसी कोई नकारात्मक जीत है? नोट: यह ऐसी स्थिति के लिए है जहां # मामलों> कुल #features मैं अपने कुछ डेटा को लॉग ट्रांसफ़ॉर्म का उपयोग करके बदल रहा हूं, फिर …

17 cross-validation  normalization 

जीन अभिव्यक्ति में माइक्रोएरे का उपयोग करते हुए अध्ययन किया जाता है, तीव्रता डेटा को सामान्य किया जाना चाहिए ताकि तीव्रता को व्यक्तियों के बीच, जीन के बीच तुलना की जा सके। वैचारिक रूप से और एल्गोरिथ्म में, "क्वांटाइल सामान्यीकरण" कैसे काम करता है, और आप इसे एक गैर-सांख्यिकीविद् को …

15 genetics  normalization  microarray 

मान लीजिए कि मेरे पास लॉजिस्टिक रिग्रेशन क्लासिफायर है। सामान्य बैच सीखने में, मुझे ओवरफिटिंग को रोकने और अपने वजन को छोटा रखने के लिए एक नियमित पद मिलेगा। मैं भी अपनी सुविधाओं को सामान्य और स्केल करूँगा। एक ऑनलाइन शिक्षण सेटिंग में, मुझे डेटा की एक सतत स्ट्रीम मिल …

15 machine-learning  normalization  regularization  online 

मैं एंड्रयू एनजी के मशीन लर्निंग कोर्स ले रहा हूं और कई प्रयासों के बाद इस प्रश्न का उत्तर सही नहीं पा रहा था। कृपया इसे हल करने में मदद करें, हालांकि मैं स्तर से गुजर चुका हूं। मान लीजिए कि छात्रों ने कुछ कक्षा ली है, और कक्षा में …

14 machine-learning  self-study  normalization 

मैं एक स्क्रिप्ट का उपयोग कर रहा हूं। यह कोर रिकॉर्ड के लिए है। मेरे पास एक डेटाफ्रेम है जो किसी दिए गए गहराई से (पहले कॉलम में) कॉलम में विभिन्न मौलिक रचनाओं को दिखाता है। मैं इसके साथ एक पीसीए करना चाहता हूं और मैं उस मानकीकरण विधि के …

13 r  pca  normalization  compositional-data 

मैं कॉलम के सामान्यीकरण के पीछे के तर्क को समझता हूं, क्योंकि यह सुविधाओं को समान रूप से भारित करने का कारण बनता है, भले ही उन्हें समान पैमाने पर मापा न जाए - हालांकि, अक्सर निकटतम पड़ोसी साहित्य में, दोनों कॉलम और पंक्तियों को सामान्यीकृत किया जाता है। पंक्तियों …

13 normalization  distance  similarities  k-nearest-neighbour 

मैं एक निश्चित प्रकार के दोहराया माप डेटा के सबसे उपयुक्त विशेषता वितरण को खोजने की कोशिश कर रहा हूं। अनिवार्य रूप से, भूविज्ञान की मेरी शाखा में, हम अक्सर नमूनों (चट्टान के टुकड़े) से खनिजों के रेडियोमेट्रिक डेटिंग का उपयोग करते हैं ताकि यह पता लगाया जा सके कि …

12 distributions  normal-distribution  normalization  histogram 

मेरे पास एक बहुत बड़ा डेटासेट है और लगभग 5% यादृच्छिक मूल्य गायब हैं। ये चर एक दूसरे के साथ सहसंबद्ध हैं। निम्नलिखित उदाहरण R डाटासेट केवल एक खिलौना उदाहरण है जिसमें डमी सहसंबद्ध डेटा है। set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol …

12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 

मैं एक एल्गोरिथ्म पर काम कर रहा हूं जो कई हालिया डेटा बिंदुओं के वेक्टर में कई सेंसर धाराओं से लेता है और यूक्लिडियन दूरी की तुलना पिछले वैक्टर से करता है। समस्या यह है कि अलग-अलग डेटा स्ट्रीम पूरी तरह से अलग-अलग सेंसर से हैं, इसलिए एक साधारण यूक्लिडियन …

12 time-series  normalization  real-time