Come ridimensionare un array di numeri interi con segno che vanno da 0 a 1?

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Sto usando Brain per addestrare una rete neurale su un set di funzionalità che include sia valori positivi che negativi. Ma Brain richiede valori di input compresi tra 0 e 1. Qual è il modo migliore per normalizzare i miei dati?

— Jonathan Shobrook
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Questo si chiama normalizzazione basata sull'unità. Se hai un vettore , puoi ottenere una versione normalizzata di esso, diciamo , facendo: $X$ $Z$

Z = \frac{X - min (X)}{max (X) - min (X)}

$Z = \frac{X - \min(X)}{\max(X) - \min(X)}$

— stochazesthai
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Questo approccio è anche noto come normalizzazione min-max (poiché stiamo usando i valori min e max)

— Shagun Sodhani,

Va bene usare questo metodo per normalizzare un valore che rappresenta la percentuale e può essere negativo ma sempre superiore al -2% e inferiore al 30%? Non sarà più difficile per una rete neurale avere la chiave del valore che significa se lo normalizzo in questo modo?

— Ivan,

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Trova il numero positivo più grande e il numero più piccolo (il più negativo) nella matrice. Aggiungi il valore assoluto del numero più piccolo (il più negativo) a ogni valore dell'array. Dividi ogni risultato per la differenza tra il numero più grande e il numero più piccolo.

— McDuffee
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@Jonathan: non importa finché entrambi i valori provengono dallo stesso array, originale o aggiornato. Poiché lo stesso numero viene aggiunto a ogni valore, la differenza tra il minimo e il massimo rimane invariata.

— RemcoGerlich,

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supponiamo che tu abbia un vettore / array di valori v = [1, -2, 3]

minV = Math.min.apply(Math, v);;
for(var i=0; i<v.length; i++) {v[i] -= minV;}
maxV = Math.max.apply(Math, v);;
for(var i=0; i<v.length; i++) {v[i] /= ( maxV - minV );}

L'output alla fine sarà v = [0.6, 0, 1]. Spiegazione:

Spingendo l'intero intervallo di valori a partire da 0, in modo da non avere negativi
Dividere i valori per (max - min) dell'intervallo, in modo che max sia 1

— device_exec
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Prima di farlo, potresti voler controllare i valori anomali. Supponiamo che il 99% dei dati sia compreso nell'intervallo (-5, 5), ma un ragazzino assume un valore di 25,0. L'array normalizzato si raggrupperebbe intorno (0, 0,3) e ciò causerebbe l'apprendimento della rete neurale.

— horaceT
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