Публикации по теме 'standardization'


4 основных метода нормализации в машинном обучении
Нас учат, что мы должны сосредоточиться на собственном прогрессе и не сравнивать себя с другими. Это верно, потому что сравнение без нормализации нецелесообразно. Кто-то родился бомжом, кто-то миллионером, все не на одной странице и тоже сложно нормализовать. К счастью, нормализация в науке о данных намного проще. Есть несколько способов поместить переменные в одно и то же…
Стандартизация данных в машинном обучении
Базовый процесс стандартизации данных для машинного обучения Стандартизация данных — важнейший этап предварительной обработки в машинном обучении. Это предполагает преобразование нашего набора данных для обеспечения единообразного масштаба и распределения, что может повысить производительность многих алгоритмов машинного обучения. Проще говоря, это означает обработку наших данных в общий формат перед их передачей в алгоритм машинного обучения. Двумя распространенными методами..
Урок 19 — Машинное обучение: интуиция масштабирования и нормализации функций
В этом уроке мы обсудим масштабирование и нормализацию функций, методы, используемые для стандартизации диапазона независимых переменных или функций в вашем наборе данных. Мы сосредоточимся на построении интуиции вокруг этих концепций и на том, почему они важны для машинного обучения. Масштабирование и нормализация признаков — это этапы предварительной обработки, которые помогают повысить производительность и сходимость алгоритмов машинного обучения. Многие алгоритмы, такие как..
Стандартизация данных — необходимость в машинном обучении?
Данные, используемые в машинном обучении, могут быть разнообразными, включая целые числа, числа с плавающей запятой и другие. Это часто может привести к увеличению объема вычислений при выполнении алгоритма обучения для поиска правильных параметров. Использование данных без создания общего формата может оказаться неэффективным. Так что стандартизация часто приходит на помощь в этом случае, стандартизируя все данные. Стандартизация масштабирует данные, чтобы иметь среднее значение (μ)..
Стандартизация против нормализации
Масштабирование признаков : метод, используемый для приведения независимых признаков, присутствующих в данных, в фиксированный диапазон. Это последнее, что мы делаем в разработке признаков после преобразования, построения, выбора и извлечения признаков. Затем масштабируем значения. Пример того, зачем нужно масштабирование: Рассмотрим пример: рост и вес человека, где рост выражается в метрах, например 1 метр, 2 метра и т. д., а вес в килограммах, например 50 кг, 65 кг и т. д., поэтому..
«Масштабирование функций: раскрытие возможностей нормализации — Часть 2»
В первой части блога я углубился в мир «Разработки функций», исследуя его различные методы и сосредоточив внимание на важности «Стандартизации» как метода масштабирования функций. Теперь в этом блоге я рад представить еще одну жизненно важную технику масштабирования функций: «Нормализация». Вот ссылка на часть I- ‹a href=" https://example.com/feature-engineering-blog ' target=»_blank»›Понимание разработки функций‹/a› Темы, которые будут освещены в этом блоге:- Нормализация..
Демистификация регуляризации и стандартизации
Введение . В области машинного обучения и статистики есть два основных метода, которые играют решающую роль в повышении производительности модели и улучшении предварительной обработки данных: регуляризация и стандартизация . Эти методы широко используются для решения общих проблем, таких как переобучение и масштабирование данных. В этом блоге мы углубимся в концепции регуляризации и стандартизации, предоставив простое объяснение вместе с соответствующими формулами для понимания их..