standardization पर टैग किए गए जवाब

रैखिक एसवीएम वर्गीकरण का प्रदर्शन करते समय, अक्सर प्रशिक्षण डेटा को सामान्य करने में सहायक होता है, उदाहरण के लिए, औसत विचलन को विभाजित करके और मानक डेटा के माध्यम से परीक्षण डेटा को मापता है। यह प्रक्रिया नाटकीय रूप से वर्गीकरण प्रदर्शन को क्यों बदलती है?

15 machine-learning  svm  standardization 

मुझे पता है कि यह शायद एक बहुत ही सरल प्रश्न है, लेकिन खोज के बाद मुझे वह उत्तर नहीं मिल रहा है जिसकी मुझे तलाश है। मुझे एक समस्या है जहां मुझे बेटों के रिज अनुमानों की गणना करने के लिए चर (रिज रिग्रेशन) चलाने की आवश्यकता है। फिर …

15 regression  standard-error  standardization  predictor  centering 

क्या पहचान समूह के भीतर एक आश्रित चर का मानकीकरण समझ में आता है? निम्नलिखित कार्य पत्र (कानूनी अमेज़न में वंचन मंदी; मूल्य या नीतियाँ ?, pdf ) वनों की कटाई पर ब्राजील में सामान्य नीति परिवर्तन के प्रभाव का विश्लेषण करने के लिए एक मानकीकृत निर्भर चर का उपयोग …

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

मुझे Bayes / MCMC पर एक बहुत अच्छा पाठ आया है। IT सुझाव देता है कि आपके स्वतंत्र चर का मानकीकरण MCMC (मेट्रोपोलिस) एल्गोरिथ्म को और अधिक कुशल बना देगा, लेकिन यह भी कि यह (बहु) संपार्श्विकता को कम कर सकता है। क्या यह सच हो सकता है? क्या यह …

13 bayesian  mcmc  multicollinearity  standardization 

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 । 5 साल पहले बंद हुआ । मैं पूर्ण …

12 normality-assumption  standardization  weibull 

बहुस्तरीय प्रतिगमन से मानकीकृत (निश्चित प्रभाव) प्रतिगमन भार कैसे प्राप्त किया जा सकता है? और, एक "ऐड-ऑन" के रूप में: इन-स्टैंडर्ड mer( इन पैकेज के lmerफंक्शन से ) lme4में से इन मानकीकृत भार को प्राप्त करने का सबसे आसान तरीका क्या है R?

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

मुझे पता है कि रिज और लास्सो रिग्रेशन के लिए सुविधाओं का मानकीकरण करना आम बात है, हालांकि, क्या इन रिग्रेशन विधियों के लिए जेड-स्कोर मानकीकरण के विकल्प के रूप में (0,1) पैमाने पर सुविधाओं को सामान्य करने के लिए यह अधिक व्यावहारिक होगा?

11 normalization  lasso  standardization  ridge-regression 

मेरे पास फॉर्म का GLMM है: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) जब मैं उपयोग करता हूं drop1(model, test="Chi"), तो मुझे Anova(model, type="III")कार के पैकेज से उपयोग करने की तुलना में अलग-अलग परिणाम मिलते हैं या summary(model)। ये उत्तरार्द्ध दो ही जवाब …

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 

मेरा एक बुनियादी सवाल है। कहें कि मेरे पास दो यादृच्छिक चर हैं, और । मैं मानक विचलन को घटाकर और मानक विचलन द्वारा विभाजित कर सकता हूं, अर्थात, ।एक्सएक्सXYYYएक्सs t a n da r dमैं zई घ=( एक्स)- ई( एक्स)) )( S)डी ( एक्स)) )एक्सरोंटीएnघएआरघमैंzइघ=(एक्स-इ(एक्स))(एसडी(एक्स))X_{standardized} = \frac{(X - E(X))}{(SD(X))} …

10 correlation  covariance  standardization 

मुझे पता है कि सामान्यीकरण के दो से अधिक प्रकार हैं। उदाहरण के लिए, 1- एक जेड-स्कोर या टी-स्कोर का उपयोग करके डेटा ट्रांसफ़ॉर्म करना। इसे आमतौर पर मानकीकरण कहा जाता है। 2- 0 और 1 के बीच मान रखने के लिए डेटा को परिवर्तित करना। यदि मुझे सामान्य करने …

9 machine-learning  normalization  standardization  k-nearest-neighbour 

उदाहरण: मेरे पास नौकरी के विवरण में एक वाक्य है: "यूके में जावा वरिष्ठ इंजीनियर"। मैं इसे 2 श्रेणियों के रूप में भविष्यवाणी करने के लिए एक गहरे शिक्षण मॉडल का उपयोग करना चाहता हूं: English और IT jobs। यदि मैं पारंपरिक वर्गीकरण मॉडल का उपयोग करता हूं, तो यह …

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 

यदि एक बहु-श्रेणी रैखिक डिस्क्रिमिनेन्ट एनालिसिस (या मैं कभी-कभी मल्टीपल डिस्क्रिमिनेन्ट एनालिसिस भी पढ़ता हूं) का उपयोग डायमेंशन में कमी के लिए किया जाता है (या पीसीए के माध्यम से डायमेंशन में कमी के बाद ट्रांसफॉर्मेशन), तो मैं समझता हूं कि सामान्य तौर पर "जेड-स्कोर नॉर्मलाइजेशन" (या मानकीकरण) सुविधाएँ आवश्यक …

9 classification  data-transformation  normalization  standardization  discriminant-analysis 

ताला लगा हुआ । यह सवाल और इसके जवाब बंद हैं क्योंकि यह सवाल ऑफ-टॉपिक है लेकिन इसका ऐतिहासिक महत्व है। यह वर्तमान में नए उत्तरों या इंटरैक्शन को स्वीकार नहीं कर रहा है। कार्य मैं से परिचित हूँ शामिल पैमाने आधार आर, से rescale एआरएम से। शायद सबसे अच्छा …

9 r  standardization  centering