প্রশ্ন ট্যাগ «normalization»

আমাকে সারি এবং কলাম সহ এলোমেলো অ-বর্গক্ষেত্রের ম্যাট্রিক্স উত্পন্ন করতে হবে , উপাদানগুলি এলোমেলোভাবে গড় = 0 দিয়ে বিতরণ করা হয়েছে এবং এমন সীমাবদ্ধ যে প্রতিটি সারির দৈর্ঘ্য (এল 2 আদর্শ) এবং প্রতিটি কলামের দৈর্ঘ্য is । সমানভাবে, বর্গমূল্যের সমষ্টি প্রতিটি সারির জন্য 1 এবং প্রতিটি কলামের জন্যআরআরRসিসিC111আরসি--√আরসি\sqrt{\frac{R}{C}}আরসিআরসি\frac{R}{C} এখন পর্যন্ত …

25 random-generation  normalization  markov-process  random-matrix 

আমি একটি অ্যালগরিদম লিখছি যেখানে, একটি মডেল দেওয়া, আমি ডেটাসেটের তালিকার জন্য সম্ভাবনাগুলি গণনা করি এবং তারপরে সম্ভাবনার প্রতিটিটির স্বাভাবিককরণের (সম্ভাবনার দিকে) প্রয়োজন। সুতরাং [0.00043, 0.00004, 0.00321] এর মতো কোনও কিছু [0.2, 0.03, 0.77] এর মতো হতে পারে। আমার সমস্যাটি হ'ল লগের সম্ভাবনাগুলি, আমি নিয়ে কাজ করছি, খুব ছোট (উদাহরণস্বরূপ, …

21 probability  normalization  likelihood  c++  arithmetic 

স্পষ্টতই, হায়ারারিকিকাল ক্লাস্টারিংয়ে যেখানে দূরত্বের পরিমাপ ইউক্যালিডিয়ান দূরত্ব হয়, ক্লাস্টারিং চালানো থেকে সর্বোচ্চ বৈকল্পিকতা সহ কোভারিয়টকে রোধ করার জন্য ডেটাটিকে প্রথমে স্বাভাবিক বা মানিক করা উচিত। কেন? এই বাস্তবতা কি কাম্য নয়?

19 clustering  normalization 

আমার ডেটাগুলির কয়েকটি বৈশিষ্ট্যের বড় মান রয়েছে, অন্য বৈশিষ্ট্যগুলির মধ্যে খুব ছোট মান রয়েছে। বৃহত্তর মানগুলির প্রতি পক্ষপাতিত্ব রোধ করতে টি-এসএনই প্রয়োগ করার আগে কি + স্কেল ডেটা কেন্দ্র করা প্রয়োজন? আমি পাইথনের sklearn.manifold.TSNE বাস্তবায়ন ডিফল্ট ইউক্লিডিয়ান দূরত্বের মেট্রিকের সাথে ব্যবহার করি।

18 normalization  dimensionality-reduction  high-dimensional  tsne 

আমার একটি প্রশ্ন রয়েছে যাতে এটি ইউনিফর্ম বিতরণ ( Uniform(a,b)Uniform(a,b){\rm Uniform}(a,b) ) স্বাভাবিক করা হয়েছে কিনা তা যাচাই করতে জিজ্ঞাসা করে । একটির জন্য, কোনও বিতরণকে স্বাভাবিক করার অর্থ কী? এবং দুটি, আমরা কীভাবে যাচাই করব যে কোনও বিতরণ স্বাভাবিক হয়েছে কিনা? আমি এক্স - গড় গণনা করে বুঝতে পারি …

18 data-transformation  terminology  normalization  standardization 

ধরুন আমাদের কাছে NNN পরিমাপযোগ্য ভেরিয়েবল রয়েছে, (a1,a2,…,aN)(a1,a2,…,aN)(a_1, a_2, \ldots, a_N) , আমরা পরিমাপের একটি M>NM>NM > N , এবং তারপরে ফলাফলটির জন্য একক মান পচনের জন্য উচ্চতর বৈকল্পের অক্ষগুলি খুঁজে পেতে ইচ্ছুক এন- ডাইমেনশনাল স্পেসে MMM পয়েন্টগুলি । ( নোট: অনুমান মাধ্যমে একটি আমি ইতিমধ্যে বিয়োগ করা হয়েছে, তাই …

17 pca  data-transformation  normalization  dimensionality-reduction  svd 

বারবার কে-ফোল্ড ক্রস-বৈধকরণ সম্পাদনের পূর্বে ডেটা (শূন্যের গড় এবং unityক্যের মানক বিচ্যুতি থাকা) স্বাভাবিক করার ক্ষেত্রে কী ওভারফিটিংয়ের মতো কোনও নেতিবাচক বিজয় রয়েছে? দ্রষ্টব্য: এটি এমন একটি পরিস্থিতির জন্য যেখানে # কেসগুলি> মোট # বৈশিষ্ট্য আমি লগ ট্রান্সফর্ম ব্যবহার করে আমার কিছু ডেটা রুপান্তর করছি, তারপরে উপরের মত সমস্ত ডেটা …

17 cross-validation  normalization 

জিনের এক্সপ্রেশন অধ্যয়নগুলিতে মাইক্রোরেজে ব্যবহার করে, তীব্রতার ডেটাগুলিকে নরমাল করতে হয় যাতে তীব্রতার সাথে জিনের মধ্যে ব্যক্তিদের মধ্যে তুলনা করা যায়। ধারণাগতভাবে এবং অ্যালগোরিদমিকভাবে, "কোয়ান্টাইল নরমালাইজেশন" কীভাবে কাজ করে এবং আপনি কীভাবে এটি একটি অ-পরিসংখ্যানবিদকে ব্যাখ্যা করবেন?

15 genetics  normalization  microarray 

ধরা যাক আমার একটি লজিস্টিক রিগ্রেশন শ্রেণিবদ্ধ রয়েছে। সাধারণ ব্যাচ শেখায়, আমার ওজন কম দেওয়া রোধ করতে এবং ওজন কম রাখার জন্য আমার নিয়ামক পদ থাকতে হবে। আমি আমার বৈশিষ্ট্যগুলিও স্বাভাবিক এবং স্কেল করব। একটি অনলাইন লার্নিং সেটিংয়ে, আমি একটানা তথ্যের স্ট্রিম পাচ্ছি। আমি প্রতিটি উদাহরণ সহ গ্রেডিয়েন্ট বংশোদ্ভূত আপডেট …

15 machine-learning  normalization  regularization  online 

আমি অ্যান্ড্রু এনগের মেশিন লার্নিং কোর্স নিচ্ছি এবং বেশ কয়েকটি চেষ্টার পরেও এই প্রশ্নের উত্তর সঠিকভাবে পেতে পারিনি। দয়া করে এটিকে সমাধান করতে সহায়তা করুন, যদিও আমি স্তরটি পেরিয়েছি। ধরা যাক জন শিক্ষার্থী কিছু ক্লাস করেছে এবং ক্লাসটির মধ্যবর্তী পরীক্ষা এবং একটি চূড়ান্ত পরীক্ষা ছিল। আপনি দুটি পরীক্ষায় তাদের স্কোরের …

14 machine-learning  self-study  normalization 

আমি একটি স্ক্রিপ্ট ব্যবহার করছি। এটি মূল রেকর্ডের জন্য। আমার একটি ডেটাফ্রেম রয়েছে যা প্রদত্ত গভীরতার (প্রথম কলামে) কলামগুলিতে বিভিন্ন প্রাথমিক রচনাগুলি দেখায়। আমি এটি দিয়ে একটি পিসিএ করতে চাই এবং আমি যে মানদণ্ড পদ্ধতিটি বেছে নিতে পারি তা সম্পর্কে আমি বিভ্রান্ত। আপনার মধ্যে কেউ এর clr()জন্য আপনার ডেটা প্রস্তুত …

13 r  pca  normalization  compositional-data 

আমি কলামটি স্বাভাবিকের পিছনে যুক্তিটি বুঝতে পারি, কারণ এটি একই বৈশিষ্ট্যগুলিকে একই স্কেলে পরিমাপ করা না হলেও সমানভাবে ওজন করা যায় - তবে প্রায়শই নিকটবর্তী প্রতিবেশী সাহিত্যে, কলাম এবং সারি উভয়ই স্বাভাবিক হয়। সারিগুলির সাধারণকরণ কীভাবে / কেন সারিগুলিকে সাধারণীকরণ করা হয়? বিশেষতঃ সারিটি স্বাভাবিককরণের ফলাফল কীভাবে সারি ভেক্টরগুলির মধ্যে …

13 normalization  distance  similarities  k-nearest-neighbour 

আমি একটি নির্দিষ্ট ধরণের পুনরাবৃত্তি পরিমাপের ডেটার সর্বাধিক উপযুক্ত বৈশিষ্ট্যযুক্ত বিতরণ সন্ধান করার চেষ্টা করছি। মূলত, ভূতত্ত্বের আমার শাখায়, আমরা প্রায়শই কোনও ঘটনা ঘটেছিল তা জানতে (নমুনা তাপমাত্রার নীচে শৈলটি শীতল হয়ে যায়) স্যাম্পলগুলি (শিলার অংশগুলি) থেকে খনিজগুলির রেডিওমেট্রিক ডেটিং ব্যবহার করি। সাধারণত, প্রতিটি নমুনা থেকে বেশ কয়েকটি (3-10) পরিমাপ …

12 distributions  normal-distribution  normalization  histogram 

আমার একটি খুব বড় ডেটাসেট রয়েছে এবং প্রায় 5% এলোমেলো মান অনুপস্থিত। এই ভেরিয়েবলগুলি একে অপরের সাথে সম্পর্কিত হয়। নীচের উদাহরণটি আর ডেটাসেটটি ডমি কোলেলেটেড ডেটা সহ একটি খেলনার উদাহরণ। set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol = 10000) colnames(xmat) <- paste ("M", …

12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 

আমি এমন একটি অ্যালগরিদম নিয়ে কাজ করছি যা বেশ কয়েকটি সেন্সর প্রবাহ থেকে অতি সাম্প্রতিক ডেটা পয়েন্টের ভেক্টর গ্রহণ করে এবং ইউক্লিডিয়ান দূরত্বকে পূর্ববর্তী ভেক্টরগুলির সাথে তুলনা করে। সমস্যাটি হ'ল বিভিন্ন ডেটা স্ট্রিমগুলি সম্পূর্ণ আলাদা সেন্সর থেকে আসে, তাই একটি সাধারণ ইউক্লিডিয়ান দূরত্ব নেওয়া নাটকীয়ভাবে কিছু মানকে ছাড়িয়ে যায়। স্পষ্টতই, …

12 time-series  normalization  real-time