Według „Efficient Backprop” LeCun i wsp. (1998) dobrą praktyką jest znormalizowanie wszystkich danych wejściowych, tak aby były one wyśrodkowane wokół 0 i mieściły się w zakresie maksymalnej drugiej pochodnej. Na przykład użylibyśmy [-0,5,0,5] dla funkcji „Tanh”. Ma to pomóc w postępie wstecznej...
Z tego artykułu pochodzą następujące przeszczepy . Jestem nowicjuszem w bootstrapie i próbuję zaimplementować parametryczne, semiparametryczne i nieparametryczne bootstrapowanie dla liniowego modelu mieszanego z R bootpakietem. Kod R. Oto mój
Jeśli do redukcji wymiarowości (lub transformacji po zmniejszeniu wymiarowości za pomocą PCA) stosuje się wieloklasową liniową analizę dyskryminacyjną (lub czasami czytam też analizę wielokrotnej dyskryminacji), rozumiem, że ogólnie „normalizacja Z-score” (lub standaryzacja) funkcje nie będą...
Pracuję z dużym zestawem danych akcelerometru zebranych z wieloma czujnikami noszonymi przez wielu badanych. Niestety, wydaje się, że nikt tutaj nie zna specyfikacji technicznych urządzeń i nie sądzę, aby kiedykolwiek zostały one ponownie skalibrowane. Nie mam wielu informacji o urządzeniach....
Korzystam z dynamicznego dopasowywania czasu, aby dopasować „zapytanie” i krzywą „szablonu” i jak dotąd mam rozsądny sukces, ale mam kilka podstawowych pytań: Oceniam „dopasowanie”, oceniając, czy wynik DTW jest mniejszy niż pewna wartość progowa, którą wymyślam heurystycznie. Czy to jest ogólne...
Próbuję nauczyć się modelu regresji liniowej. Mam jednak pewne zamieszanie związane z normalizacją danych. Znormalizowałem cechy / predyktory do zera średniej i wariancji jednostkowej. Czy muszę zrobić to samo dla celu. Jeśli tak to