Zwykle „normalizacja” oznacza ponowne wyrażanie danych, aby wartości mieściły się w określonym zakresie.
Jestem zagubiony w normalizacji, czy ktoś mógłby mnie poprowadzić, proszę. Mam wartości minimalne i maksymalne, powiedzmy odpowiednio -23,89 i 7,54990767. Jeśli otrzymam wartość 5,6878, jak mogę skalować tę wartość w skali od 0 do
W pracy rozmawialiśmy o tym, ponieważ mój szef nigdy nie słyszał o normalizacji. W algebrze liniowej normalizacja wydaje się odnosić do podziału wektora przez jego długość. A w statystykach normalizacja wydaje się odnosić do odejmowania średniej, a następnie dzielonej przez jej SD. Ale wydają się...
Właśnie usłyszałem, że dobrym pomysłem jest wybór początkowych wag sieci neuronowej z zakresu , gdzie jest liczba wejść do danego neuronu. Zakłada się, że zbiory są znormalizowane - średnia 0, wariancja 1 (nie wiem, czy to ma znaczenie).d( - 1re√, 1re√)(−1d,1d)(\frac{-1}{\sqrt d} , \frac{1}{\sqrt...
Widzę, że wiele algorytmów uczenia maszynowego działa lepiej przy średnim anulowaniu i wyrównaniu kowariancji. Na przykład sieci neuronowe mają tendencję do szybszego konwergencji, a K-Means zazwyczaj zapewnia lepszą klastrowanie z wstępnie przetworzonymi funkcjami. Nie widzę intuicji za tymi...
Powszechną dobrą praktyką w uczeniu maszynowym jest normalizacja funkcji lub standaryzacja danych zmiennych predykcyjnych, to znaczy, wyśrodkowanie danych odejmując średnią i normalizując ją dzieląc przez wariancję (lub też odchylenie standardowe). W celu zapewnienia sobie samowystarczalności i dla...
Czy jednocześnie przekształcam wszystkie moje dane lub foldery (jeśli zastosowano CV)? na przykład (allData - mean(allData)) / sd(allData) Czy osobno przekształcam skład zestawu i zestaw testowy? na przykład (trainData - mean(trainData)) / sd(trainData) (testData - mean(testData)) /...
Jaka jest różnica między „normalizacją” danych a „skalowaniem” danych? Do tej pory myślałem, że oba terminy odnoszą się do tego samego procesu, ale teraz zdaję sobie sprawę, że jest coś więcej, czego nie wiem / nie rozumiem. Także jeśli istnieje różnica między normalizacją a skalowaniem, kiedy...
Jakie są najlepsze (zalecane) kroki przetwarzania wstępnego przed wykonaniem
Widziałem formułę normalizacji min-max, ale normalizuje ona wartości od 0 do 1. W jaki sposób normalizowałbym moje dane od -1 do 1? Mam zarówno ujemne, jak i dodatnie wartości w mojej macierzy
Każdy wymiar moich funkcji ma inny zakres wartości. Chcę wiedzieć, czy konieczna jest normalizacja tego zestawu
Przeczytałem trzy główne powody standaryzacji zmiennych przed czymś takim jak Lassoregresja: 1) Interpretowalność współczynników. 2) Możliwość uszeregowania znaczenia współczynnika według względnej wielkości oszacowań współczynnika skurczu. 3) Nie ma potrzeby przechwytywania. Ale zastanawiam...
Chcę reprezentować zmienną jako liczbę z przedziału od 0 do 1. Zmienna jest nieujemną liczbą całkowitą bez nieodłącznego wiązania. Odwzorowuję 0 na 0, ale co mogę odwzorować na 1 lub liczby od 0 do 1? Mógłbym użyć historii tej zmiennej, aby podać limity. Oznaczałoby to, że muszę powtórzyć stare...
Identyczne ten sposób, że spowoduje to identyczne wyniki dla podobieństwa kolejności pomiędzy wektorem u i zestaw wektorów V . Mam model przestrzeni wektorowej, który ma parametry pomiaru odległości (odległość euklidesowa, podobieństwo cosinusa) i techniki normalizacji (brak, l1, l2) jako...
Zamknięte. To pytanie jest nie na temat . Obecnie nie przyjmuje odpowiedzi. Chcesz poprawić to pytanie? Zaktualizuj pytanie, aby było tematem dotyczącym weryfikacji krzyżowej. Zamknięte 6 lat temu . Chciałbym przeprowadzić kolumnową normalizację macierzy...
Muszę wygenerować losowe macierze nie kwadratowe z wierszami i kolumnami C , elementy losowo rozmieszczone ze średnią = 0 i ograniczone tak, że długość (norma L2) każdego wiersza wynosi 1, a długość każdej kolumny wynosi √RRRCCC111 . Odpowiednio suma wartości kwadratowych wynosi 1 dla każdego...
Mam zestaw danych z zestawem funkcji. Niektóre z nich są binarne aktywne lub zwolnione, nieaktywne lub nieaktywne), a reszta ma wartość rzeczywistą, np . .(1=(1=(1=0=0=0=4564.3424564.3424564.342 Chcę nakarmić te dane do algorytmu uczenia maszynowego, więc zzz -score wszystkie wartościach...
Czytałem artykuł z normalizacji wsadowej (BN) (1) i nie rozumiałem potrzeby używania średnich ruchomych do śledzenia dokładności modelu, a nawet jeśli zaakceptowałem, że było to właściwe, nie rozumiem co dokładnie robią. W moim rozumieniu (co się mylę) w dokumencie wspomniano, że wykorzystuje on...
Piszę algorytm, w którym przy danym modelu obliczam prawdopodobieństwa dla listy zestawów danych, a następnie muszę znormalizować (według prawdopodobieństwa) każde z prawdopodobieństw. Więc coś w rodzaju [0,00043, 0,00004, 0,00321] można przekonwertować na coś takiego jak [0,2, 0,03, 0,77]. Mój...
Najwyraźniej w hierarchicznym grupowaniu, w którym miarą odległości jest odległość euklidesowa, dane muszą być najpierw znormalizowane lub znormalizowane, aby zapobiec współzmienności o największej wariancji napędzania grupowania. Dlaczego to? Czy ten fakt nie jest
Niektóre funkcje moich danych mają duże wartości, podczas gdy inne funkcje mają znacznie mniejsze wartości. Czy konieczne jest wyśrodkowanie + skalowanie danych przed zastosowaniem t-SNE, aby zapobiec odchyleniu w kierunku większych wartości? Korzystam z implementacji sklearn.manifold.TSNE w...