Je sais qu'il existe plus de deux types de normalisation. Par exemple, 1- Transformer les données en utilisant un z-score ou un t-score. Ceci est généralement appelé standardisation. 2- Redimensionner les données pour avoir des valeurs comprises entre 0 et 1. La question maintenant si j'ai besoin...
Selon "Efficient Backprop" de LeCun et al (1998), il est de bonne pratique de normaliser toutes les entrées afin qu'elles soient centrées autour de 0 et se situent dans la plage de la dérivée seconde maximale. Ainsi, par exemple, nous utiliserions [-0,5,0,5] pour la fonction "Tanh". C'est pour...
Si une analyse discriminante linéaire multi-classes (ou je lis parfois plusieurs analyses discriminantes) est utilisée pour la réduction de dimensionnalité (ou la transformation après réduction de dimensionnalité via PCA), je comprends qu'en général une "normalisation du score Z" (ou...
Les greffes suivantes sont extraites de cet article . Je suis novice dans le bootstrap et j'essaie d'implémenter le bootstrap paramétrique, semi-paramétrique et non paramétrique pour le modèle mixte linéaire avec le R bootpackage. Code R Voici mon Rcode: library(SASmixed) library(lme4)...
Je travaille avec un grand ensemble de données d'accéléromètre recueillies avec plusieurs capteurs portés par de nombreux sujets. Malheureusement, personne ici ne semble connaître les spécifications techniques des appareils et je ne pense pas qu'ils aient été recalibrés. Je n'ai pas beaucoup...
J'utilise Dynamic Time Warping pour faire correspondre une "requête" et une courbe "modèle" et j'ai eu un succès raisonnable jusqu'à présent, mais j'ai quelques questions de base: J'évalue une «correspondance» en évaluant si le résultat DTW est inférieur à une valeur seuil que je trouve...
J'utilise la régression logistique pour prédire y étant donné x1 et x2: z = B0 + B1 * x1 + B2 * x2 y = e^z / (e^z + 1) Comment la régression logistique est-elle censée traiter les cas dans lesquels mes variables ont des échelles très différentes? Les gens construisent-ils jamais des modèles de...
Je me demandais si quelqu'un ici pouvait expliquer la différence entre le mode de normalisation l1, l2 et max dans le module sklearn.preprocessing.normalize ()? Après avoir lu la documentation, je n'ai pas réalisé la
Je voulais former un réseau avec des non-linéarités qui souffrent de la disparition (ou du problème de gradient explosif mais principalement de la disparition). Je sais que la méthode standard (actuelle) consiste à utiliser la normalisation par lots 1 [BN] 1 ou simplement à abandonner la...
J'essaie de reproduire Silver & Dunlap (1987) . Je compare simplement la moyenne des corrélations ou la moyenne des corrélations de transformation z et la transformation inverse. Il me semble que je ne reproduis pas l'asymétrie dans le biais qu'ils trouvent (les z transformés en retour ne sont...
Mes données consistent en plusieurs mesures continues et quelques variables fictives représentant les années pendant lesquelles les mesures ont été effectuées. Maintenant, je veux apprendre un réseau neuronal avec les données. Par conséquent, je normalise zScore toutes les variables, y compris les...