Statistiche e Big Data normalization

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Come normalizzare i dati nell'intervallo 0-1?

Mi sono perso nella normalizzazione, qualcuno potrebbe guidarmi per favore. Ho un valore minimo e massimo, diciamo rispettivamente -23.89 e 7.54990767. Se ottengo un valore di 5,6878 come posso ridimensionare questo valore su una scala da 0 a 1.

267 normalization

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Qual è la differenza tra normalizzazione e standardizzazione?

Al lavoro ne discutevamo perché il mio capo non ha mai sentito parlare di normalizzazione. Nell'algebra lineare, la normalizzazione sembra riferirsi alla divisione di un vettore per la sua lunghezza. E nelle statistiche, la standardizzazione sembra riferirsi alla sottrazione di una media che poi si divide per la sua SD. …

118 descriptive-statistics normalization standardization

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Quali sono i buoni pesi iniziali in una rete neurale?

Ho appena sentito che è una buona idea scegliere i pesi iniziali di una rete neurale dall'intervallo , dove è il numero di input per un dato neurone. Si presume che gli insiemi siano normalizzati - media 0, varianza 1 (non so se questo è importante).(−1d√,1d√)(−1d,1d)(\frac{-1}{\sqrt d} , \frac{1}{\sqrt d})ddd …

68 neural-networks normalization

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Come e perché funzionano la normalizzazione e il ridimensionamento delle funzionalità?

Vedo che molti algoritmi di machine learning funzionano meglio con la cancellazione media e l'equalizzazione della covarianza. Ad esempio, le reti neurali tendono a convergere più velocemente e K-Means generalmente fornisce un clustering migliore con funzionalità pre-elaborate. Non vedo l'intuizione dietro questi passaggi di pre-elaborazione che portano a prestazioni migliori. …

61 machine-learning neural-networks covariance normalization

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Eseguire la normalizzazione delle funzioni prima o all'interno della convalida del modello?

Una buona pratica comune in Machine Learning è quella di caratterizzare la normalizzazione o la standardizzazione dei dati delle variabili del predittore, tutto qui, centrare i dati sottraendo la media e normalizzarli dividendoli per la varianza (o anche la deviazione standard). Per l'autocontenimento e per la mia comprensione facciamo questo …

52 machine-learning normalization standardization multidimensional-scaling

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Come applicare la standardizzazione / normalizzazione al training e al testset se l'obiettivo è la previsione?

Trasformo tutti i miei dati o le mie pieghe (se viene applicato il CV) contemporaneamente? per esempio (allData - mean(allData)) / sd(allData) Trasformo il set di treni e il set di test separatamente? per esempio (trainData - mean(trainData)) / sd(trainData) (testData - mean(testData)) / sd(testData) Oppure trasformo il set di …

47 r cross-validation data-transformation normalization standardization

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Normalizzazione vs. ridimensionamento

Qual è la differenza tra "Normalizzazione" dei dati e "Ridimensionamento" dei dati? Fino ad ora ho pensato che entrambi i termini si riferissero allo stesso processo, ma ora mi rendo conto che c'è qualcosa di più che non conosco / capisco. Inoltre, se esiste una differenza tra normalizzazione e ridimensionamento, …

46 data-transformation scales normality-assumption normalization

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La normalizzazione media e il ridimensionamento delle funzionalità sono necessari per il clustering di k-mean?

Quali sono le fasi di pre-elaborazione migliori (consigliate) prima di eseguire k-medie?

44 clustering normalization k-means

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Come normalizzare i dati tra -1 e 1?

Ho visto la formula di normalizzazione min-max ma che normalizza i valori tra 0 e 1. Come potrei normalizzare i miei dati tra -1 e 1? Ho valori negativi e positivi nella mia matrice di dati.

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È essenziale eseguire la normalizzazione per SVM e Random Forest?

Ogni dimensione delle mie caratteristiche ha una gamma di valori diversa. Voglio sapere se è essenziale normalizzare questo set di dati.

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Come rappresentare una variabile senza limiti come numero compreso tra 0 e 1

Voglio rappresentare una variabile come un numero compreso tra 0 e 1. La variabile è un numero intero non negativo senza limite intrinseco. Mappa da 0 a 0 ma cosa posso mappare a 1 o numeri tra 0 e 1? Potrei usare la cronologia di quella variabile per fornire i …

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La standardizzazione prima di Lasso è davvero necessaria?

Ho letto tre motivi principali per standardizzare le variabili prima di qualcosa come la Lassoregressione: 1) Interpretazione dei coefficienti. 2) Capacità di classificare l'importanza del coefficiente in base all'entità relativa delle stime del coefficiente post-restringimento. 3) Non è necessario intercettare. Ma mi chiedo il punto più importante. Abbiamo motivo di …

28 normalization lasso standardization regularization shrinkage

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La somiglianza del coseno è identica alla distanza euclidea normalizzata l2?

Identico significato, che produrrà risultati identici per una somiglianza Classifica tra un vettore u e un insieme di vettori V . Ho un modello di spazio vettoriale che ha come parametro la misura della distanza (distanza euclidea, somiglianza del coseno) e la tecnica di normalizzazione (nessuna, l1, l2). Da quanto …

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

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Normalizzazione della matrice per colonna in R [chiuso]

Chiuso. Questa domanda è fuori tema . Al momento non accetta risposte. Vuoi migliorare questa domanda? Aggiorna la domanda in modo che sia in argomento per Cross Validated. Chiuso 6 anni fa . Vorrei eseguire la normalizzazione a livello di colonna di una matrice in R. Data una matrice m, …

26 r data-transformation normalization matrix

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Dovresti mai standardizzare le variabili binarie?

Ho un set di dati con un set di funzionalità. Alcuni di essi sono binari attivo o attivato, inattivo o inattivo) e il resto ha un valore reale, ad esempio .( 1 =(1=(1=0 =0=0=4564.3424564.3424564.342 Voglio fornire questi dati a un algoritmo di apprendimento automatico, quindi ho eseguito il punteggio tutte …

25 machine-learning normalization binary-data

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