Mam pytanie, w którym prosi się o sprawdzenie, czy rozkład jednolity ( Uniform(a,b)Unjafaorm(za,b){\rm Uniform}(a,b) ) jest znormalizowany. Po pierwsze, co to znaczy znormalizować dowolny rozkład? I po drugie, jak przejść do sprawdzenia, czy rozkład jest znormalizowany? Rozumiem, obliczając...
Załóżmy, że mamy mierzalnych zmiennych, , wykonujemy liczbę pomiarów, a następnie chcemy przeprowadzić rozkład wyników w liczbie pojedynczej na wynikach, aby znaleźć osie największej wariancji dla punktów w przestrzeni wymiarowej. ( Uwaga: załóżmy, że środki zostały już odjęte, więc dla wszystkich...
Czy dane normalizujące (mające zerową średnią i odchylenie standardowe jedności) przed powtórzeniem k-krotnej walidacji krzyżowej mają jakieś negatywne konsekwencje, takie jak nadmierne dopasowanie? Uwaga: dotyczy to sytuacji, gdy # skrzynki> łączna liczba funkcji Przekształcam niektóre moje...
W badaniach ekspresji genów za pomocą mikromacierzy dane dotyczące intensywności muszą zostać znormalizowane, aby można było porównać intensywności między poszczególnymi osobami, między genami. Pojęciowo i algorytmicznie, jak działa „normalizacja kwantowa” i jak wytłumaczyłbyś to...
Powiedzmy, że mam klasyfikator regresji logistycznej. Podczas normalnego uczenia wsadowego stosuję termin regulizujący, aby zapobiec nadmiernemu dopasowaniu i utrzymać moją wagę na niskim poziomie. Normalizowałbym również i skalował moje funkcje. W ustawieniach do nauki online otrzymuję ciągły...
Biorę udział w kursie uczenia maszynowego Andrew Nga i po kilku próbach nie byłem w stanie uzyskać poprawnej odpowiedzi na to pytanie. Prosimy o pomoc w rozwiązaniu tego problemu, chociaż przeszedłem poziom. Załóżmy, że uczniów wzięło udział w zajęciach, a klasa miała egzamin śródokresowy i...
Rozumiem uzasadnienie normalizacji kolumn, ponieważ powoduje, że cechy są ważone równo, nawet jeśli nie są mierzone w tej samej skali - jednak często w literaturze najbliższego sąsiada zarówno kolumny, jak i wiersze są znormalizowane. Do czego służy normalizacja wierszy / dlaczego normalizować...
Używam skryptu. To jest dla podstawowych zapisów. Mam ramkę danych, która pokazuje różne kompozycje elementarne w kolumnach na danej głębokości (w pierwszej kolumnie). Chcę z nim wykonać PCA i jestem zdezorientowany co do metody standaryzacji, którą muszę wybrać. Czy ktoś z was wykorzystał te dane...
O ile rozumiem, norma wsadowa normalizuje wszystkie cechy wejściowe do warstwy do jednostkowego rozkładu normalnego, . Średnia i wariancja są szacowane poprzez pomiar ich wartości dla bieżącej mini-partii.N(μ=0,σ=1)N(μ=0,σ=1)\mathcal{N}(\mu=0,\sigma=1)μ,σ2μ,σ2\mu, \sigma^2 Po normalizacji dane...
Dla danego zestawu danych spread jest często obliczany albo jako odchylenie standardowe, albo jako IQR (zakres międzykwartylowy). Podczas gdy a standard deviationjest znormalizowane (wyniki Z itp.), A zatem może być użyte do porównania spreadu z dwóch różnych populacji, nie jest tak w przypadku...
Mam bardzo duży zestaw danych i brakuje około 5% wartości losowych. Te zmienne są ze sobą skorelowane. Poniższy przykładowy zestaw danych R jest tylko zabawkowym przykładem z fałszywymi skorelowanymi danymi. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace =...
Staram się znaleźć najbardziej odpowiedni charakterystyczny rozkład danych z powtarzanych pomiarów określonego rodzaju. Zasadniczo w mojej gałęzi geologii często używamy datowania radiometrycznego minerałów z próbek (kawałków skały), aby dowiedzieć się, jak dawno temu wydarzenie miało miejsce...
Pracuję nad algorytmem, który przyjmuje wektor najnowszego punktu danych z wielu strumieni czujników i porównuje odległość euklidesową z poprzednimi wektorami. Problem polega na tym, że różne strumienie danych pochodzą z zupełnie różnych czujników, więc przyjęcie prostej odległości euklidesowej...
Normalizacji partii przypisano znaczną poprawę wydajności w głębokich sieciach neuronowych. Wiele materiałów w Internecie pokazuje, jak wdrożyć je na zasadzie aktywacja po aktywacji. Zaimplementowałem już backprop za pomocą algebry macierzy i biorąc pod uwagę, że pracuję w językach wysokiego...
Wiem, że powszechną praktyką jest standaryzacja cech regresji grzbietu i lasso, jednak czy bardziej praktyczna byłaby normalizacja cech w skali (0,1) jako alternatywa dla standaryzacji z-score dla tych metod regresji?
mgcvOpakowanie Rposiada dwie funkcje montowania interakcji produktów napinacz: te()i ti(). Rozumiem podstawowy podział pracy między nimi (dopasowanie interakcji nieliniowej vs. rozkładanie tej interakcji na główne efekty i interakcję). To, czego nie rozumiem, to dlaczego te(x1, x2)i ti(x1) + ti(x2)...
To tylko przykład, na który natknąłem się kilka razy, więc nie mam żadnych przykładowych danych. Uruchamianie modelu regresji liniowej w R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1jest zmienną ciągłą. x2jest kategoryczny i ma trzy wartości, np. „Niska”, „Średnia” i „Wysoka”. Jednak dane wyjściowe podane przez R...
Dobrze wiadomo (np. W dziedzinie wykrywania kompresji), że norma „indukuje ” w tym sensie, że jeśli zminimalizujemy funkcjonalność (dla stałej macierzy i wektora ) dla wystarczająco dużych \ lambda> 0 , prawdopodobnie istnieje wiele opcji A , \ vec {b} , a \ lambda ma wiele dokładnie zerowych...
Chcę przeprowadzić analizę liczby kwadratów na kilku procesach punktowych (lub jednym oznaczonym procesie punktowym), aby następnie zastosować pewne techniki redukcji wymiarowości. Znaki nie są identycznie rozmieszczone, tzn. Niektóre znaki pojawiają się dość często, a niektóre są dość rzadkie....
Wiem, że istnieją więcej niż dwa rodzaje normalizacji. Na przykład, 1- Przekształcanie danych przy użyciu wyniku Z lub wyniku T. Zwykle nazywa się to standaryzacją. 2- Skalowanie danych, aby uzyskać wartości od 0 do 1. Pytanie, czy potrzebuję normalizacji Jakiego rodzaju normalizacji danych...