normalization

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    標準化數據後，使用迴歸分析如何預測y？

    我已經規範化了我的數據並應用了迴歸分析來預測產量（y）。 但我的預測的輸出也給出了標準化（0〜1） 我想在我的正確數據數字我的預測答案，而不是在0到1 數據： Total_yield(y) Rain(x) 64799.30 720.1 77232.40 382.9 88487.70 1198.2 77338.20 341.4 145602
    scikit-learn regression normalization linear-regression statsmodels 2017-02-09

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    LISP列表和正常形態

    一些LISP表達式求自己（的例子是MIT的方案REPL，雖然GNU Common Lisp的同意）： 1 ]=> 3 ;Value: 3 而且是在正常的形式。對錶達式（例如(+ 2 1)）的評估因此可以適當地被認爲是轉換爲正常形式。這很好，因爲這正是我一直正式理解評估的方式。 但隨着列表，我們就有麻煩了： 1 ]=> (list 3 2) ; Value 16: (3 2) 1 ]=>
    lisp eval normalization evaluation lambda-calculus 2017-02-10

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    爲什麼說尺寸模型（DM/DW）在其大多數都在1NF時是非規範化的？

    目前我正在與Dimensional建模/數據倉庫/數據集市合作。 「尺寸建模」是數據倉庫的數據模型。有兩種基本模型：「星型模式」和「雪花模式」 尺寸建模用於OLAP（聯機分析處理）。 我一直在閱讀關於維度建模和OLAP，而這種數據庫被描述爲「非規範化」。 但是，由於我與他們合作，我看到所有的數據結構總是最低限度地在1NF。我從來沒有使用完全非規範化的數據庫結構。 所以這裏是問題，1NF是否意味着與
    database normalization data-modeling data-warehouse database-normalization 2017-02-13

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    Tensorflow如何將批規範化應用於推理

    嗨。我對tf很陌生，問題是如何將批量歸一化應用於推理。我在訓練和測試過程中使用tensorflow進行批量歸一化。代碼如下，你可以看到，我用不同的mean和var值來對待培訓和測試。現在訓練已經完成，我想將模型應用於練習。比如使用演示加載ckpt文件並測試一個例子。在這種情況下，我怎樣才能使這一個案例正常化？是否有任何方法可以在每次訓練和恢復之後保存BN的均值和變量？非常非常感謝你！ fc_mea
    tensorflow normalization 2017-02-13

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    將m：s標準化爲h：m：s

    如何將此列標準化爲所有字段均爲「％T」格式？時間，24小時（hh：mm：ss） 查詢SQL：SELECT duration FROM time_tbl; Results exemples: 2:43:30 52:53 0:01 1:58:21 28:56 NULL 02:05:35
    mysql normalization 2017-02-15

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    使用R標準化

    Hy guys， 我有一個包含1.350.000行和113列（樣本）的表。 我想要的是用最小的樣本對所有數據進行歸一化。 例如： Org samp1 samp2 samp3 samp4 samp5 samp6 A 0.08 4.92 3.34 5.50 2.98 2.99 B 1.97 3.96 4.49 2.79 4.73 4.00 C 4.05 3.99 4.89 3.72 3.83 5
    r normalization normalize 2017-02-15

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    如何在執行z歸一化時排除列中的NA值

    我需要對我的數據執行z歸一化（即轉換變量爲mean = 0和sd = 1）。 我用下面的公式（例如縮放年平均溫度，「MAT」）： sca$MAT <- (sca$MAT - mean(sca$MAT))/sd(sca$MAT) ，但我得到NaN值，因爲很少有數據缺失這個變量。如何在上述公式中排除MAT的NA值？ PS：我試圖在公式中包含na.rm=TRUE，但它不起作用。 一個更快的方式很可能
    r dplyr normalization missing-data 2017-02-25

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    來自Caffe的輸入數據歸一化

    據我理解如果我想申請數據的歸一化[0,255]至[0，1），I可以通過標尺的參數：在prototxt的transform_param 0.00390625文件。但是，如果我想執行數據的標準化爲[-0.5,0.5]（以便具有0均值分佈），那麼原型文件的級別呢？ 考慮我train_val.prototxt文件看起來像如下： transform_param { mirror: true
    machine-learning deep-learning normalization caffe 2017-02-27

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    無法理解程序背後的邏輯

    試圖制定一個基本的C程序來查找向量，我以爲我在某處，但我已經着手停止，而不一定是在錯誤方面，而是在它背後的邏輯。這裏是我的代碼： #include<stdio.h> #include <math.h> int norm_vec(int *x, int n) { int i; float modul; for(i=0;i<n;i++;) { modul=++ x
    c vector normalization 2017-02-28

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    SVM中預測的標準化軸是否有所不同？

    假設我有幾個值如下： x1 x2 x3 y 1 40 0.9 1 0.9 80 0.5 1 0.6 50 0.6 0 0.4 30 0.7 0 使得值樣子： x1 x2 x3 y 1 0.5 0.9 1 0.9 1 0.5 1 0.6 0.7 0.6 0 0.4 0.8 0.7 0
    python machine-learning scikit-learn normalization 2017-01-31
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