Istnieją dwa różne sposoby kodowania zmiennych jakościowych. Powiedzmy, że jedna zmienna kategorialna ma n wartości. Kodowanie na gorąco konwertuje go na n zmiennych, podczas gdy kodowanie zastępcze konwertuje go na zmienne n-1 . Jeśli mamy k zmiennych kategorialnych, z których każda ma n wartości....
Moje zmienne wejściowe mają różne wymiary. Niektóre zmienne są dziesiętne, a niektóre setne. Czy konieczne jest wyśrodkowanie (odjęcie średniej) lub skalowanie (podzielenie przez odchylenie standardowe) tych zmiennych wejściowych, aby dane były bezwymiarowe podczas korzystania z losowego...
Mam surowe dane, które mają około 20 kolumn (20 funkcji). Dziesięć z nich to ciągłe dane, a 10 z nich ma charakter kategoryczny. Niektóre dane jakościowe mogą mieć 50 różnych wartości (stany USA). Po wstępnym przetworzeniu danych 10 ciągłych kolumn staje się 10 przygotowanymi kolumnami, a 10...
Nigdy nie jestem pewien, kiedy zastosować kodowanie „na gorąco” w przypadku niez uporządkowanych zmiennych kategorialnych, a kiedy nie. Używam go, ilekroć algorytm używa metryki odległości do obliczenia podobieństwa. Czy ktokolwiek może podać ogólną ogólną zasadę, jakie typy algorytmów wymagają,...
Robię wstępne przetwarzanie danych i zamierzam później zbudować Convonets na moich danych. Moje pytanie brzmi: Powiedzmy, że mam całkowitą liczbę zestawów danych ze 100 obrazami, obliczałem średnią dla każdego ze 100 obrazów, a następnie odejmowałem je od każdego z obrazów, a następnie dzieliłem...
Chodziłem dookoła, by znaleźć jasne wytłumaczenie „kubalizacji” w uczeniu maszynowym bez powodzenia. Jak dotąd rozumiem, że kubetyzacja jest podobna do kwantyzacji w cyfrowym przetwarzaniu sygnału, w którym zakres ciągłych wartości jest zastępowany jedną dyskretną wartością. Czy to jest...