«standardization» 태그된 질문

선형 SVM 분류를 수행 할 때, 예를 들어 평균을 빼고 표준 편차로 나눈 후 훈련 데이터를 정규화하고 나중에 시험 데이터를 훈련 데이터의 평균 및 표준 편차로 스케일링하는 것이 도움이됩니다. 이 프로세스가 분류 성능을 크게 변경하는 이유는 무엇입니까?

15 machine-learning  svm  standardization 

나는 이것이 매우 간단한 질문이라는 것을 알고 있지만 검색 후 내가 찾고있는 답변을 찾을 수 없습니다. 베타의 능선 추정값을 계산하기 위해 변수 (릿지 회귀)를 실행하는 변수를 표준화 해야하는 문제가 있습니다. 그런 다음이를 원래 변수 척도로 다시 변환해야합니다. 하지만 어떻게해야합니까? 이변 량 사례에 대한 공식을 찾았습니다. β∗=β^SxSy.β∗=β^SxSy. \beta^* = \hat\beta \frac{S_x}{S_y} …

15 regression  standard-error  standardization  predictor  centering 

식별 그룹 내 종속 변수의 표준화가 의미가 있습니까? 다음 실무 논문 (법률 아마존에서 산림 파괴 둔화; 가격 또는 정책?, pdf )은 표준화 된 종속 변수를 사용하여 산림 파괴에 대한 브라질의 일반적인 정책 변경의 영향을 분석합니다. 표준화는 다음과 같이 수행됩니다. Ynewit=Yit−Yi¯¯¯¯¯sd(Yit)Yitnew=Yit−Yi¯sd(Yit) Y^{new}_{it} = \frac{Y_{it} - \overline{Y_i}}{sd(Y_{it})} 저자는 이것이 "시정촌 내의 삼림 …

13 regression  time-series  panel-data  standardization  fixed-effects-model 

Bayes / MCMC에 대한 좋은 글을 보았습니다. IT는 독립 변수를 표준화하면 MCMC (Metropolis) 알고리즘이 더 효율적일뿐만 아니라 (다중) 공선 성을 줄일 수 있다고 제안합니다. 사실일까요? 이것이 표준으로 해야 할 일입니까? (죄송합니다). Kruschke 2011, 베이지안 데이터 분석. (AP) 편집 : 예를 들어 > data(longley) > cor.test(longley$Unemployed, longley$Armed.Forces) Pearson's product-moment correlation data: …

13 bayesian  mcmc  multicollinearity  standardization 

폐쇄되었습니다 . 이 질문에는 세부 사항이나 명확성 이 필요 합니다 . 현재 답변을받지 않습니다. 이 질문을 개선하고 싶습니까? 이 게시물 을 편집 하여 세부 사항을 추가하고 문제점을 명확하게하십시오 . 휴일 오년 전에 . 전체 사이클 시간의 일부를 비교하기 위해 일부 프로세스 사이클 시간 데이터 및 표준 z- 스코어를 사용한 스케일링 …

12 normality-assumption  standardization  weibull 

다단계 회귀에서 표준화 된 (고정 효과) 회귀 가중치를 어떻게 얻을 수 있습니까? 그리고 "애드온 (add-on)"으로서 : mer(개체 lmer의 lme4패키지 기능 에서 R) 객체 에서 이러한 표준화 된 가중치를 얻는 가장 쉬운 방법은 무엇입니까 ?

11 r  multilevel-analysis  lme4-nlme  regression-coefficients  standardization 

능선 및 올가미 회귀에 대한 기능을 표준화하는 것이 일반적인 관행임을 알고 있지만 이러한 회귀 분석법에 대한 z- 점수 표준화의 대안으로 (0,1) 척도에서 피쳐를 정규화하는 것이 더 실용적입니까?

11 normalization  lasso  standardization  ridge-regression 

GLMM 형식이 있습니다. lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) 를 사용할 때 자동차 패키지 또는에서 사용할 때 drop1(model, test="Chi")와 다른 결과를 얻습니다 . 후자의 두 사람도 같은 대답을합니다.Anova(model, type="III")summary(model) 조작 된 데이터를 사용 하여이 두 가지 방법이 일반적으로 다르지 않다는 것을 알았습니다. …

10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 

기본적인 질문이 있습니다. 두 개의 임의 변수가 있다고 가정 해 봅시다.엑스엑스X 과 와이와이Y. 평균을 빼고 표준 편차로 나눠서 표준화 할 수 있습니다.엑스s t a n da r d나는 ze d=( X− E( X) )( SD ( X) )엑스에스티ㅏ엔디ㅏ아르 자형디나는지이자형디=(엑스−이자형(엑스))(에스디(엑스))X_{standardized} = \frac{(X - E(X))}{(SD(X))}. 상관 관계 엑스엑스X 과 와이와이Y, 씨o r …

10 correlation  covariance  standardization 

정규화에는 두 가지 이상의 유형이 있다는 것을 알고 있습니다. 예를 들어 1- z- 점수 또는 t- 점수를 사용하여 데이터 변환. 이것을 보통 표준화라고합니다. 2- 0에서 1 사이의 값을 갖도록 데이터 크기 조정 정규화가 필요한 경우 이제 질문 KNN에 어떤 유형의 데이터 정규화를 사용해야합니까? 그리고 왜?

9 machine-learning  normalization  standardization  k-nearest-neighbour 

예 : 직업 설명에 "영국의 Java Senior Engineer"문장이 있습니다. 나는 2 개 종류로 예측하는 깊은 학습 모델을 사용하려면 : English 와 IT jobs. 기존 분류 모델을 사용하는 경우 softmax마지막 레이어에서 함수가있는 레이블 하나만 예측할 수 있습니다 . 따라서 두 모델 신경망을 사용하여 두 범주 모두에서 "예"/ "아니오"를 예측할 수 있지만 …

9 machine-learning  deep-learning  natural-language  tensorflow  sampling  distance  non-independent  application  regression  machine-learning  logistic  mixed-model  control-group  crossover  r  multivariate-analysis  ecology  procrustes-analysis  vegan  regression  hypothesis-testing  interpretation  chi-squared  bootstrap  r  bioinformatics  bayesian  exponential  beta-distribution  bernoulli-distribution  conjugate-prior  distributions  bayesian  prior  beta-distribution  covariance  naive-bayes  smoothing  laplace-smoothing  distributions  data-visualization  regression  probit  penalized  estimation  unbiased-estimator  fisher-information  unbalanced-classes  bayesian  model-selection  aic  multiple-regression  cross-validation  regression-coefficients  nonlinear-regression  standardization  naive-bayes  trend  machine-learning  clustering  unsupervised-learning  wilcoxon-mann-whitney  z-score  econometrics  generalized-moments  method-of-moments  machine-learning  conv-neural-network  image-processing  ocr  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow  r  logistic  scoring-rules  probability  self-study  pdf  cdf  classification  svm  resampling  forecasting  rms  volatility-forecasting  diebold-mariano  neural-networks  prediction-interval  uncertainty 

다중 등급 선형 판별 분석 (또는 다중 판별 분석이라고도 함)을 차원 축소 (또는 PCA를 통한 차원 축소 후 변환)에 사용하는 경우 일반적으로 "Z- 점수 정규화"(또는 표준화) 완전히 다른 스케일로 측정 되더라도 기능이 필요하지 않습니까? LDA에 이미 표준화 된 유클리드 거리를 암시하는 Mahalanobis 거리와 유사한 용어가 포함되어 있기 때문에? 따라서 꼭 …

9 classification  data-transformation  normalization  standardization  discriminant-analysis 

잠김 . 이 질문과 주제는 주제가 다르지만 역사적 의미가 있기 때문에이 질문과 답변은 잠겨 있습니다. 현재 새로운 답변이나 상호 작용을받지 않습니다. 익숙한 함수에는 기본 R의 배율 , ARM의 배율 조정이 포함 됩니다. 아마도 가장 좋은 방법은 그룹화 변수로 사용할 하나 이상의 변수를 지정하여 일부 변형 변형을 사용하는 것입니다.

9 r  standardization  centering