Sé que hay más de dos tipos de normalización. Por ejemplo, 1- Transformar datos utilizando una puntuación z o una puntuación t. Esto generalmente se llama estandarización. 2- Reescalando datos para tener valores entre 0 y 1. La pregunta ahora si necesito normalizar ¿Qué tipo de...
De acuerdo con "Efficient Backprop" de LeCun et al (1998) , es una buena práctica normalizar todas las entradas para que estén centradas alrededor de 0 y se encuentren dentro del rango de la segunda derivada máxima. Entonces, por ejemplo, usaríamos [-0.5,0.5] para la función "Tanh". Esto es para...
Si se usa un Análisis discriminante lineal de varias clases (o también leo Análisis discriminante múltiple a veces) para la reducción de dimensionalidad (o transformación después de la reducción de dimensionalidad a través de PCA), entiendo que, en general, una "normalización del puntaje Z" (o...
Los siguientes injertos se toman de este artículo . Soy novato en bootstrap e intento implementar el bootstrapping paramétrico, semiparamétrico y no paramétrico para el modelo mixto lineal con R bootpaquete. Código R Aquí está mi
Estoy trabajando con un gran conjunto de datos de acelerómetro recopilados con múltiples sensores usados por muchos sujetos. Desafortunadamente, nadie aquí parece conocer las especificaciones técnicas de los dispositivos y no creo que hayan sido recalibrados. No tengo mucha información sobre los...
Estoy usando Dynamic Time Warping para que coincida con una "consulta" y una curva de "plantilla" y tengo un éxito razonable hasta el momento, pero tengo algunas preguntas básicas: Estoy evaluando una "coincidencia" al evaluar si el resultado de DTW es menor que algún valor umbral que...
Estoy usando regresión logística para predecir y dado x1 y x2: z = B0 + B1 * x1 + B2 * x2 y = e^z / (e^z + 1) ¿Cómo se supone que la regresión logística maneja los casos en que mis variables tienen escalas muy diferentes? ¿Alguna vez las personas construyen modelos de regresión logística con...
Me preguntaba si alguien aquí puede explicar la diferencia entre el modo de normalización l1, l2 y max en el módulo sklearn.preprocessing.normalize ()? ¡Después de leer la documentación no pude notar la
Quería entrenar una red con no linealidades que sufren el desvanecimiento (o el problema de gradiente explosivo, aunque principalmente se desvanecen). Sé que la forma estándar (actual) es usar la normalización por lotes 1 [BN] 1 o simplemente abandonar la no linealidad y usar las unidades ReLu...
Estoy tratando de replicar Silver y Dunlap (1987) . Solo estoy comparando el promedio de correlaciones o el promedio de correlaciones de transformación z y la transformación inversa. Parece que no estoy replicando la asimetría en el sesgo que encuentran (las z transformadas de nuevo no están más...
Mis datos consisten en varias mediciones continuas y algunas variables ficticias que representan los años en que se realizaron las mediciones. Ahora, quiero aprender una red neuronal con los datos. Por lo tanto, estoy normalizando zScore todas las variables, incluidas las variables ficticias. Sin...