Запитання з тегом «normalization»

Я загубився в нормалізації, чи не міг би хтось мене навести. У мене мінімальні та максимальні значення, скажімо, -23,89 та 7,54990767 відповідно. Якщо я отримаю значення 5.6878, як я можу масштабувати це значення за шкалою від 0 до 1.

265 normalization 

На роботі ми обговорювали це, оскільки мій начальник ніколи не чув про нормалізацію. У лінійній алгебрі нормалізація ніби позначає ділення вектора на його довжину. А в статистиці стандартизація, схоже, посилається на віднімання середнього, а потім ділення на його SD. Але вони здаються взаємозамінними і з іншими можливостями. Коли ви створюєте …

118 descriptive-statistics  normalization  standardization 

Я щойно чув, що хороша ідея вибирати початкові ваги нейронної мережі з діапазону , деd- кількість входів у даний нейрон. Передбачається, що множини нормалізуються - означають 0, дисперсію 1 (не знаю, чи це має значення).( - 1г√, 1г√)(−1d,1d)(\frac{-1}{\sqrt d} , \frac{1}{\sqrt d})гdd Чому це гарна ідея?

68 neural-networks  normalization 

Я бачу, що багато алгоритмів машинного навчання краще працюють із середнім скасуванням та вирівнюванням коваріації. Наприклад, нейронні мережі мають тенденцію до конвергенції швидше, а K-Means, як правило, покращує кластеризацію за допомогою попередньо оброблених функцій. Я не бачу, щоб інтуїція, що стоїть за цими етапами попередньої обробки, призводила до покращення продуктивності. …

61 machine-learning  neural-networks  covariance  normalization 

Поширена практика в машинному навчанні полягає в нормалізації характеристик або стандартизації даних змінних прогнозника, саме так, центрувати дані, що віднімають середнє значення, і нормалізувати його діленням на дисперсію (або стандартне відхилення теж). Для стримування самопочуття і, наскільки я розумію, ми робимо це для досягнення двох головних речей: Уникайте зайвих малих …

52 machine-learning  normalization  standardization  multidimensional-scaling 

Чи я транслюю всі свої дані або складки (якщо застосовується резюме) одночасно? напр (allData - mean(allData)) / sd(allData) Чи трансформую поїздку та набір тестів окремо? напр (trainData - mean(trainData)) / sd(trainData) (testData - mean(testData)) / sd(testData) Або я перетворюю набір поїздів і використовую обчислення на тестовому наборі? напр (trainData - …

47 r  cross-validation  data-transformation  normalization  standardization 

Чим відрізняються дані "Нормалізація" від даних "Масштабування"? До цього часу я не думав, що обидва терміни стосуються одного і того ж процесу, але тепер я розумію, що є щось більше, чого я не знаю / не розумію. Крім того, якщо є різниця між нормалізацією та масштабуванням, коли нам слід використовувати …

45 data-transformation  scales  normality-assumption  normalization 

Які найкращі (рекомендовані) етапи попередньої обробки перед виконанням k-засобів?

44 clustering  normalization  k-means 

Я бачив формулу нормалізації min-max, але вона нормалізує значення від 0 до 1. Як я можу нормалізувати свої дані від -1 до 1? У матриці даних у мене є як негативні, так і позитивні значення.

36 dataset  normalization 

Мої функції "кожен вимір має різний діапазон значення. Хочу знати, чи важливо нормалізувати цей набір даних.

29 machine-learning  svm  random-forest  normalization 

Я хочу представити змінну у вигляді числа між 0 і 1. Змінна є невід'ємним цілим числом, не притаманним пов'язаним. Я відображаю 0 до 0, але що я можу зіставити з 1 або цифрами між 0 і 1? Я міг би використовувати історію цієї змінної, щоб забезпечити обмеження. Це означатиме, що …

28 normalization 

Я прочитав три основні причини стандартизації змінних перед чимось таким, як Lassoрегресія: 1) Інтерпретабельність коефіцієнтів. 2) Можливість ранжувати значення коефіцієнта за відносною величиною оцінок коефіцієнта після усадки. 3) Не потрібно перехоплення. Але мені цікаво найголовніше. Чи є у нас підстави думати, що стандартизація поліпшила б узагальнення вибірки моделі? Також мені …

28 normalization  lasso  standardization  regularization  shrinkage 

Ідентичний сенс, що він буде робити ідентичні результати для ранжирування подібності між вектором ¯u і набором векторами V . У мене є векторна космічна модель, яка в якості параметрів має міру відстані (евклідова відстань, схожість косинусів) і техніку нормалізації (немає, l1, l2). Наскільки я розумію, результати налаштувань [косинус, жоден] повинні …

27 normalization  natural-language  euclidean  cosine-distance  cosine-similarity 

Зачинено. Це питання поза темою . Наразі відповіді не приймаються. Хочете вдосконалити це питання? Оновіть питання, щоб воно було тематичним для Cross Valified. Закрито 6 років тому . Я хотів би виконати стовпчикову нормалізацію матриці в Р. З огляду на матрицю m, я хочу нормалізувати кожен стовпчик, поділяючи кожен елемент …

26 r  data-transformation  normalization  matrix 

У мене є набір даних із набором функцій. Деякі з них є двійковими активний або звільнений, неактивний або спокійний), а решта оцінюються реально, наприклад .(1=(1=(1=0=0=0=4564.3424564.3424564.342 Я хочу подати ці дані в алгоритм машинного навчання, тому я -знаходжу всі реально оцінені функції. Я отримую їх приблизно від до . Тепер двійкові …

25 machine-learning  normalization  binary-data