Perguntas com a marcação «normalization»

Entendo o raciocínio por trás da normalização de colunas, pois faz com que os recursos sejam ponderados igualmente, mesmo que não sejam medidos na mesma escala - no entanto, geralmente na literatura do vizinho mais próximo, colunas e linhas são normalizadas. Qual é a normalização de linha / por que …

12 normalization  distance  similarities  k-nearest-neighbour 

O mgcvpacote para Rpossui duas funções para ajustar as interações do produto tensorial: te()e ti(). Entendo a divisão básica do trabalho entre os dois (ajustando uma interação não linear versus decompondo essa interação em efeitos principais e uma interação). O que não entendo é o porquê te(x1, x2)e ti(x1) + …

11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 

É bem sabido (por exemplo, no campo do sensoriamento compressivo) que a norma é "indutora de dispersão", no sentido de que se minimizarmos o funcional (para matriz fixa A e vetor → b ) f A , → b ( → x ) = ‖ A → x - → …

10 regression  matrix  normalization  regularization  sparse 

Este é apenas um exemplo que encontrei várias vezes, portanto não tenho dados de amostra. Executando um modelo de regressão linear em R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1é uma variável contínua. x2é categórico e possui três valores, por exemplo, "Baixo", "Médio" e "Alto". No entanto, a saída …

10 r  regression  categorical-data  regression-coefficients  categorical-encoding  machine-learning  random-forest  anova  spss  r  self-study  bootstrap  monte-carlo  r  multiple-regression  partitioning  neural-networks  normalization  machine-learning  svm  kernel-trick  self-study  survival  cox-model  repeated-measures  survey  likert  correlation  variance  sampling  meta-analysis  anova  independence  sample  assumptions  bayesian  covariance  r  regression  time-series  mathematical-statistics  graphical-model  machine-learning  linear-model  kernel-trick  linear-algebra  self-study  moments  function  correlation  spss  probability  confidence-interval  sampling  mean  population  r  generalized-linear-model  prediction  offset  data-visualization  clustering  sas  cart  binning  sas  logistic  causality  regression  self-study  standard-error  r  distributions  r  regression  time-series  multiple-regression  python  chi-squared  independence  sample  clustering  data-mining  rapidminer  probability  stochastic-processes  clustering  binary-data  dimensionality-reduction  svd  correspondence-analysis  data-visualization  excel  c#  hypothesis-testing  econometrics  survey  rating  composite  regression  least-squares  mcmc  markov-process  kullback-leibler  convergence  predictive-models  r  regression  anova  confidence-interval  survival  cox-model  hazard  normal-distribution  autoregressive  mixed-model  r  mixed-model  sas  hypothesis-testing  mediation  interaction 

Eu sei que há mais de dois tipos de normalização. Por exemplo, 1- Transformação de dados usando um z-score ou t-score. Isso geralmente é chamado de padronização. 2- Reescalonar dados para ter valores entre 0 e 1. A questão agora se eu precisar normalizar Que tipo de normalização de dados …

9 machine-learning  normalization  standardization  k-nearest-neighbour 

Estou ciente de que é prática comum padronizar os recursos para regressão de cordões e laços, no entanto, seria mais prático normalizar os recursos em uma escala (0,1) como alternativa à padronização do escore z para esses métodos de regressão?

9 normalization  lasso  standardization  ridge-regression 

De acordo com "Efficient Backprop" de LeCun et al (1998) , é uma boa prática normalizar todas as entradas para que elas fiquem centralizadas em torno de 0 e fiquem dentro da faixa da segunda derivada máxima. Então, por exemplo, usaríamos [-0,5,0,5] para a função "Tanh". Isso é para ajudar …

9 machine-learning  neural-networks  normalization  deep-learning  multidimensional-scaling 

Se uma Análise Discriminante Linear de várias classes (ou às vezes também leio Análise Discriminante Múltipla) for usada para redução de dimensionalidade (ou transformação após redução de dimensionalidade via PCA), entendo que, em geral, uma "normalização do escore Z" (ou padronização) de os recursos não serão necessários, mesmo que sejam …

9 classification  data-transformation  normalization  standardization  discriminant-analysis 

Estou tentando aprender um modelo de regressão linear. No entanto, tenho alguma confusão relacionada à normalização dos dados. Normalizei os recursos / preditores para zero média e variação de unidade. Preciso fazer o mesmo para o alvo. Se sim, por quê?

9 regression  multiple-regression  normalization 

Estou usando o Dynamic Time Warping para corresponder a uma curva de "consulta" e "modelo" e obtendo sucesso razoável até o momento, mas tenho algumas perguntas básicas: Estou avaliando uma "correspondência" avaliando se o resultado da DTW é menor que algum valor limite que eu mostro heuristicamente. Essa é a …

9 time-series  normalization  functional-data-analysis 

Estou trabalhando com um grande conjunto de dados do acelerômetro coletados com vários sensores usados ​​por muitos assuntos. Infelizmente, ninguém aqui parece conhecer as especificações técnicas dos dispositivos e acho que nunca foram recalibrados. Não tenho muitas informações sobre os dispositivos. Estou trabalhando na tese de mestrado, os acelerômetros foram …

9 normalization  signal-processing 

Os seguintes enxertos são retirados deste artigo . Eu sou novato no bootstrap e estou tentando implementar o bootstrap paramétrico, semiparamétrico e não paramétrico para o modelo misto linear com o R bootpacote. Código R Aqui está o meu Rcódigo: library(SASmixed) library(lme4) library(boot) fm1Cult <- lmer(drywt ~ Inoc + Cult …

9 r  mixed-model  bootstrap  central-limit-theorem  stable-distribution  time-series  hypothesis-testing  markov-process  r  correlation  categorical-data  association-measure  meta-analysis  r  anova  confidence-interval  lm  r  bayesian  multilevel-analysis  logit  regression  logistic  least-squares  eda  regression  notation  distributions  random-variable  expected-value  distributions  markov-process  hidden-markov-model  r  variance  group-differences  microarray  r  descriptive-statistics  machine-learning  references  r  regression  r  categorical-data  random-forest  data-transformation  data-visualization  interactive-visualization  binomial  beta-distribution  time-series  forecasting  logistic  arima  beta-regression  r  time-series  seasonality  large-data  unevenly-spaced-time-series  correlation  statistical-significance  normalization  population  group-differences  demography 

Desejo executar a análise da contagem de quadratura em vários processos de pontos (ou um processo de pontos marcados), para aplicar algumas técnicas de redução de dimensionalidade. As marcas não são distribuídas de forma idêntica, ou seja, algumas aparecem com bastante frequência e outras são muito raras. Assim, não posso …

9 multivariate-analysis  normalization  ecology  point-process 

Eu queria saber se alguém aqui pode explicar a diferença entre o modo de normalização l1, l2 e max no módulo sklearn.preprocessing.normalize ()? Depois de ler a documentação , não percebi a diferença!

8 normalization  scikit-learn 

Meus dados consistem em várias medições contínuas e em algumas variáveis ​​fictícias que representam os anos em que as medições foram feitas. Agora, quero aprender uma rede neural com os dados. Portanto, estou normalizando o zScore de todas as variáveis, incluindo as variáveis ​​dummy. No entanto, eu me pergunto se …

8 categorical-data  normalization