standardized

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    在數據集中，我想將每個元素更改爲p值

    c<- c(1.88, 2.33, -2.4, -0.6) dim(c)<-c(2,2) 我有一個數據集，9X12矩陣。 數據集標準化爲正常，所以我可以比較每個元素。 爲了更好地比較，我想將每個值更改爲p值。 我該怎麼做？ （請使用以上矩陣。） 請讓我知道。
    r p-value standardized 2013-12-08

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    R：使用均值和sd函數進行標準化

    我試圖做一個簡單的轉換。我用下面的代碼，它工作得很好： data_stdz <- transform(data_header, z.v1 = v1+2) 但是，我不能讓下面的代碼工作： data_stdz <- transform(data_header, z.v1 = (v1 - mean(v1))/(2*sd(v1)) 我也試圖讓剛剛平均功能工作： data_stdz <- trans
    r transform mean standard-deviation standardized 2012-03-10

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    神經網絡 - 訓練集和驗證集是否需要單獨的標準化？

    我正在訓練這個5-5-2反向傳播神經網絡，在閱讀了LeCun的這個令人敬畏的article之後，我開始實踐他提出的一些想法。 目前我用10倍交叉驗證算法評估它我自己，這變爲基本上是這樣的： for each epoch for each possible split (training, validation) train and validate end
    machine-learning neural-network standardized 2014-02-11

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    Python不是標準化語言嗎？

    我偶然發現了這個'編程'語言列表，發現像Python這樣的流行語言不是標準化的嗎？爲什麼會這樣，而「標準化」意味着什麼呢？
    php python standardized 2009-10-08

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    R caret glmnet standardize = FALSE

    我試圖使用caret包與alpha級別玩glmnet模型。問題是我使用的數據都是虛擬變量，我不希望glmnet將它們標準化。通常，如果我只是用自身glmnet或cv.glmnet，我只是添加 standardize = FALSE 是否有caret關閉標準化設置？
    r r-caret glmnet standardized 2013-06-22

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    標準化錯誤分類和處理

    我需要對我如何分類和處理錯誤/異常「優雅地」進行標準化。 我目前正在使用一個過程，通過它將錯誤報告給傳遞錯誤號，嚴重性代碼，位置信息和extra-info-string的函數。如果錯誤是致命的並且應用程序應該死亡，則此函數返回布爾值true，否則返回false。作爲其過程的一部分，除了對用戶的視覺反饋之外，該功能還會記錄超過某個嚴重級別的錯誤。 錯誤編號索引一個字符串數組，解釋錯誤類型，例如：'文
    handle standardized 2008-09-25
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