Comprendo il ragionamento alla base della normalizzazione delle colonne, in quanto fa sì che le caratteristiche siano ponderate allo stesso modo, anche se non sono misurate sulla stessa scala - tuttavia, spesso nella letteratura del vicino più vicino, sia le colonne che le righe sono normalizzate. Qual è la normalizzazione …
Il mgcvpacchetto per Rha due funzioni per adattare le interazioni del prodotto tensore: te()e ti(). Comprendo la divisione di base del lavoro tra i due (adattamento di un'interazione non lineare rispetto alla scomposizione di questa interazione in effetti principali e un'interazione). Quello che non capisco è perché te(x1, x2)e ti(x1) …
È noto (ad esempio nel campo del rilevamento compressivo) che la norma è "inducente la scarsità", nel senso che se minimizziamo il funzionale (per matrice fissa A e vettore \ vec {b} ) f_ {A , \ vec {b}} (\ vec {x}) = \ | A \ vec {x} - …
Questo è solo un esempio che ho riscontrato più volte, quindi non ho dati di esempio. Esecuzione di un modello di regressione lineare in R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1è una variabile continua. x2è categorico e ha tre valori, ad esempio "Basso", "Medio" e "Alto". Tuttavia, l'output …
So che esistono più di due tipi di normalizzazione. Per esempio, 1- Trasformazione dei dati utilizzando un punteggio z o un punteggio t. Questo di solito si chiama standardizzazione. 2- Riscalare i dati per avere valori compresi tra 0 e 1. La domanda ora se ho bisogno di normalizzare Quale …
Sono consapevole che è prassi comune standardizzare le caratteristiche per la regressione della cresta e del lazo, tuttavia, sarebbe mai più pratico normalizzare le caratteristiche su una scala (0,1) come alternativa alla standardizzazione del punteggio z per questi metodi di regressione?
Secondo "Efficient Backprop" di LeCun et al (1998) è buona norma normalizzare tutti gli input in modo che siano centrati attorno a 0 e rientrino nell'intervallo della seconda derivata massima. Quindi, per esempio, useremmo [-0.5,0.5] per la funzione "Tanh". Questo per aiutare il progresso della retro-propagazione man mano che l'Assia …
Se un'analisi discriminante lineare multi-classe (o leggo talvolta anche analisi discriminante multipla) viene utilizzata per la riduzione della dimensionalità (o trasformazione dopo la riduzione della dimensionalità tramite PCA), capisco che in generale una "normalizzazione del punteggio Z" (o standardizzazione) di le funzionalità non saranno necessarie, anche se misurate su scale …
Sto cercando di imparare un modello di regressione lineare. Tuttavia, ho qualche confusione legata alla normalizzazione dei dati. Ho normalizzato le caratteristiche / i predittori a zero varianza media e unità. Devo fare lo stesso per l'obiettivo. Se sì, perché?
Sto usando il Dynamic Time Warping per abbinare una curva "query" e una "template" e finora ho avuto un successo ragionevole, ma ho alcune domande di base: Sto valutando una "corrispondenza" valutando se il risultato DTW è inferiore a un valore di soglia che mi viene in mente euristicamente. È …
Sto lavorando con un ampio set di dati dell'accelerometro raccolti con più sensori indossati da molti soggetti. Sfortunatamente, nessuno qui sembra conoscere le specifiche tecniche dei dispositivi e non credo che siano mai stati ricalibrati. Non ho molte informazioni sui dispositivi. Sto lavorando alla tesi del mio maestro, gli accelerometri …
I seguenti innesti sono presi da questo articolo . Sono un novizio di bootstrap e sto cercando di implementare il bootstrap bootstrap parametrico, semiparametrico e non parametrico per il modello misto lineare con R bootpacchetto. Codice R Ecco il mio Rcodice: library(SASmixed) library(lme4) library(boot) fm1Cult <- lmer(drywt ~ Inoc + …
Voglio eseguire l'analisi del conteggio dei quadranti su più processi a punti (o un processo a punti contrassegnati), per poi applicare alcune tecniche di riduzione della dimensionalità. I marchi non sono distribuiti in modo identico, ovvero alcuni segni appaiono abbastanza spesso e altri sono piuttosto rari. Pertanto, non posso semplicemente …
We use cookies and other tracking technologies to improve your browsing experience on our website,
to show you personalized content and targeted ads, to analyze our website traffic,
and to understand where our visitors are coming from.
By continuing, you consent to our use of cookies and other tracking technologies and
affirm you're at least 16 years old or have consent from a parent or guardian.