Perguntas com a marcação «normalization»

Estou perdido na normalização, alguém poderia me guiar por favor. Eu tenho um valor mínimo e máximo, digamos -23.89 e 7.54990767, respectivamente. Se eu receber um valor de 5,6878, como posso escalar esse valor em uma escala de 0 a 1.

266 normalization 

No trabalho, estávamos discutindo isso, pois meu chefe nunca ouviu falar em normalização. Em Álgebra Linear, Normalização parece se referir à divisão de um vetor por seu comprimento. E, em estatística, a padronização parece se referir à subtração de uma média e depois dividida por seu DP. Mas eles parecem …

118 descriptive-statistics  normalization  standardization 

Acabo de ouvir que é uma boa ideia escolher pesos iniciais de uma rede neural no intervalo , onde é o número de entradas para um dado neurônio. Supõe-se que os conjuntos sejam normalizados - média 0, variação 1 (não sei se isso importa).(−1d√,1d√)(−1d,1d)(\frac{-1}{\sqrt d} , \frac{1}{\sqrt d})ddd Por que …

68 neural-networks  normalization 

Vejo que muitos algoritmos de aprendizado de máquina funcionam melhor com cancelamento médio e equalização de covariância. Por exemplo, as Redes Neurais tendem a convergir mais rapidamente, e o K-Means geralmente oferece melhores agrupamentos com recursos pré-processados. Não vejo a intuição por trás dessas etapas de pré-processamento levar a um …

61 machine-learning  neural-networks  covariance  normalization 

Uma boa prática comum no Machine Learning é apresentar normalização ou padronização de dados das variáveis ​​preditoras, é isso, centralizar os dados subtraindo a média e normalizá-los dividindo pela variação (ou desvio padrão também). Para auto-contenção e para minha compreensão, fazemos isso para alcançar duas coisas principais: Evite pesos de …

52 machine-learning  normalization  standardization  multidimensional-scaling 

Transformo todos os meus dados ou dobras (se o CV for aplicado) ao mesmo tempo? por exemplo (allData - mean(allData)) / sd(allData) Transformo trainset e testset separadamente? por exemplo (trainData - mean(trainData)) / sd(trainData) (testData - mean(testData)) / sd(testData) Ou eu transformo o trainset e uso cálculos no testset? por …

47 r  cross-validation  data-transformation  normalization  standardization 

Qual é a diferença entre 'Normalização' e 'Escalonamento' de dados? Até agora, pensei que os dois termos se referissem ao mesmo processo, mas agora percebo que há algo mais que não sei / entendo. Além disso, se houver uma diferença entre Normalização e Escalonamento, quando devemos usar a Normalização, mas …

45 data-transformation  scales  normality-assumption  normalization 

Quais são as melhores etapas de pré-processamento (recomendadas) antes de executar o K-means?

44 clustering  normalization  k-means 

Eu vi a fórmula de normalização min-max, mas que normaliza valores entre 0 e 1. Como normalizaria meus dados entre -1 e 1? Eu tenho valores negativos e positivos na minha matriz de dados.

36 dataset  normalization 

Todas as dimensões dos meus recursos têm diferentes valores. Quero saber se é essencial normalizar esse conjunto de dados.

29 machine-learning  svm  random-forest  normalization 

Eu quero representar uma variável como um número entre 0 e 1. A variável é um número inteiro não negativo sem limite inerente. Mapeio 0 a 0, mas o que posso mapear para 1 ou números entre 0 e 1? Eu poderia usar o histórico dessa variável para fornecer os …

28 normalization 

Eu li três razões principais para padronizar variáveis ​​antes de algo como Lassoregressão: 1) Interpretabilidade dos coeficientes. 2) Capacidade de classificar a importância do coeficiente pela magnitude relativa das estimativas de coeficiente pós-retração. 3) Não há necessidade de interceptação. Mas estou pensando no ponto mais importante. Temos motivos para pensar …

28 normalization  lasso  standardization  regularization  shrinkage 

Idêntico significado, que irá produzir resultados idênticos para uma similaridade entre um Classificação do vetor u e um conjunto de vectores V . Eu tenho um modelo de espaço vetorial que tem como medida a distância (distância euclidiana, semelhança de cosseno) e a técnica de normalização (nenhuma, l1, l2). Pelo …

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

Eu tenho um conjunto de dados com um conjunto de recursos. Alguns deles são binários ativo ou acionado, inativo ou inativo) e o restante é valorizado de verdade, por exemplo, .(1=(1=(1=0=0=0=4564.3424564.3424564.342 Eu quero alimentar esses dados para um algoritmo de aprendizado de máquina, de modo que -Score todas as características …

25 machine-learning  normalization  binary-data 

Preciso gerar matrizes não quadradas aleatórias com linhas e colunas , elementos distribuídos aleatoriamente com média = 0 e restritos de forma que o comprimento (norma L2) de cada linha seja e o comprimento de cada coluna seja . Equivalentemente, a soma dos valores quadrados é 1 para cada linha …

25 random-generation  normalization  markov-process  random-matrix