Statistiques et Big Data normalization

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Comment normaliser les données dans la plage 0-1?

Je suis perdu dans la normalisation, quelqu'un pourrait-il me guider s'il vous plaît. J'ai un minimum et des valeurs maximales, par exemple -23,89 et 7,54990767, respectivement. Si j’obtiens une valeur de 5,6878, comment puis-je redimensionner cette valeur sur une échelle de 0 à 1?

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Quelle est la différence entre normalisation et normalisation?

Au travail, nous en discutions, mon patron n’ayant jamais entendu parler de la normalisation. En algèbre linéaire, la normalisation semble faire référence à la division d'un vecteur par sa longueur. Et en statistique, la normalisation semble faire référence à la soustraction d’une moyenne puis à sa division par son SD. …

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Quels sont les bons poids initiaux dans un réseau de neurones?

Je viens d’entendre que c’est une bonne idée de choisir les poids initiaux d’un réseau de neurones dans la plage , où est le nombre d'entrées dans un neurone donné. On suppose que les ensembles sont normalisés - moyenne 0, variance 1 (je ne sais pas si cela compte).d(−1d√,1d√)(-1ré,1ré)(\frac{-1}{\sqrt d} …

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Comment et pourquoi la normalisation et la mise à l'échelle des fonctionnalités fonctionnent-elles?

Je constate que de nombreux algorithmes d’apprentissage automatique fonctionnent mieux avec une annulation moyenne et une égalisation de covariance. Par exemple, les réseaux de neurones ont tendance à converger plus rapidement et K-Means offre généralement un meilleur clustering avec des fonctionnalités pré-traitées. Je ne vois pas l'intuition derrière ces étapes …

61 machine-learning neural-networks covariance normalization

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Effectuer la normalisation des fonctionnalités avant ou dans la validation du modèle?

Une bonne pratique courante en Machine Learning est de normaliser les caractéristiques ou de normaliser les données des variables prédites, centrer les données soustrayant la moyenne et les normaliser en les divisant par la variance (ou l’écart type). Pour nous maîtriser et pour autant que je sache, nous faisons cela …

52 machine-learning normalization standardization multidimensional-scaling

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Comment appliquer la normalisation / normalisation à la formation et aux tests si l'objectif est la prédiction?

Est-ce que je transforme toutes mes données ou mes plis (si CV est appliqué) en même temps? par exemple (allData - mean(allData)) / sd(allData) Est-ce que je transforme les trains et les tests séparément? par exemple (trainData - mean(trainData)) / sd(trainData) (testData - mean(testData)) / sd(testData) Ou dois-je transformer la …

47 r cross-validation data-transformation normalization standardization

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Normalisation vs mise à l'échelle

Quelle est la différence entre les données "Normalisation" et les données "Mise à l'échelle"? Jusqu'à présent, je pensais que les deux termes faisaient référence au même processus, mais je réalise maintenant qu'il y a quelque chose de plus que je ne sais pas / ne comprends pas. De même, s'il …

46 data-transformation scales normality-assumption normalization

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Une normalisation moyenne et une mise à l'échelle des fonctionnalités sont-elles nécessaires pour la classification en k-means?

Quelles sont les meilleures étapes (recommandées) de prétraitement avant d’utiliser k-means?

44 clustering normalization k-means

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Comment normaliser les données entre -1 et 1?

J'ai vu la formule de normalisation min-max mais cela normalise les valeurs comprises entre 0 et 1. Comment normaliser mes données entre -1 et 1? J'ai des valeurs négatives et positives dans ma matrice de données.

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Est-il essentiel de normaliser SVM et Random Forest?

Chaque dimension de mes fonctionnalités a une plage de valeurs différente. Je veux savoir s'il est essentiel de normaliser cet ensemble de données.

29 machine-learning svm random-forest normalization

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Comment représenter une variable illimitée sous forme de nombre entre 0 et 1

Je veux représenter une variable sous la forme d'un nombre compris entre 0 et 1. La variable est un entier non négatif sans limite inhérente. Je mappe 0 à 0, mais que puis-je mapper à 1 ou à des nombres entre 0 et 1? Je pourrais utiliser l'historique de cette …

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La standardisation avant Lasso est-elle vraiment nécessaire?

J'ai lu trois principales raisons de normaliser les variables avant quelque chose comme la Lassorégression: 1) Interprétabilité des coefficients. 2) Capacité de classer l'importance du coefficient en fonction de la magnitude relative des estimations du coefficient après retrait. 3) Pas besoin d'intercepter. Mais je m'interroge sur le point le plus …

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La similitude cosinus est-elle identique à la distance euclidienne normalisée en l2?

Identiques sens, qu'il produira des résultats identiques pour une similitude entre le classement d' un vecteur u et un ensemble de vecteurs V . J'ai un modèle d'espace vectoriel qui a comme paramètres la mesure de distance (distance euclidienne, similitude cosinus) et la technique de normalisation (aucun, l1, l2). D'après …

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Normalisation matricielle matricielle dans R [fermé]

Fermé. Cette question est hors sujet . Il n'accepte pas actuellement de réponses. Voulez-vous améliorer cette question? Mettez à jour la question afin qu'elle soit sur le sujet pour la validation croisée. Fermé il y a 6 ans . Je voudrais effectuer la mnormalisation colonne par colonne d'une matrice dans …

26 r data-transformation normalization matrix

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Devriez-vous jamais standardiser des variables binaires?

J'ai un ensemble de données avec un ensemble de fonctionnalités. Certains d'entre eux sont binaires actif ou renvoyé, inactif ou dormant), et les autres ont une valeur réelle, par exemple .( 1 =(1=(1=0 =0=0=4564.3424564.3424564.342 Je veux alimenter ces données à un algorithme d'apprentissage automatique, donc je -score toutes les fonctionnalités …

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