normalization

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일부 역 전파/데이터 분석을 수행하기 위해 신경망을 작성 중입니다. 저는 교육 목적으로 입력 데이터를 정규화하기 위해 노력하고 있습니다. 내 데이터 세트 중 하나에 유형 식별자가 포함되어 있으며 현재 8 가지 유형이 있습니다 (언제든지 변경 될 수 있음). SelectContent에서 TypeId = 1이면 실제로 00000001을 반환하는 조건이 필요합니

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케라의 일괄 정규화는 어떻게 작동합니까?

내가 BatchNormalization가 keras 작동 방법을 알고 싶어요, 그래서 코드 쓰기 : X_input = keras.Input((2,)) X = keras.layers.BatchNormalization(axis=1)(X_input) model1 = keras.Model(inputs=X_input, outputs=X) 입력이 두 dimen

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체중 감량 및 입력 정규화

저는 tensorflow가 처음인데 샘플 CNN 프로그램이 체중 감량을 사용하여 체중 감량을 피하고 처음에는 입력을 정상화하지는 않습니다. 중량 감쇠가 입력 정규화와 같은 목적입니까? 그들 사이의 차이점은 무엇입니까?

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왜곡 및 첨도를 고려한 표준 정규화

나는 다소 기본적인 통계 질문이 있습니다. 나는 stack-overflow가 그것을위한 완벽한 장소가 아닐지도 모르지만 나는 좋은 통계 포럼과 stack-overflow에 대해 잘 모르는 소프트웨어 개발자로서 나를 잘 대우 해 주었다. 내 문제는 다음과 같습니다. 일부 데이터를 표준화해야합니다. 나는 두 개의 다른 세트를 가지고 있으며 정규화 후에 그들은

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서로 다른 길이의 신호에 대해 상호 상관을 [-1,1]로 정규화하십시오.

신호 간 상호 상관 계산을 위해 다음 코드가 있습니다. 시각적으로 신호는 매우 잘 상관됩니다. 신호의 길이는 다르지만 둘 다 샘플링 속도가 100Hz입니다. 신호 사이에 지연이 있습니다 (아래 timeDiff라고 함). [acor,lag] = xcorr(signal1,signal2); [cor,I] = max(abs(acor)); lagD

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분해 무손실 결합 알고리즘

무손실 조인에 대한 다음 설명이 제공되었습니다. 누군가가 변수 'r'이 무엇이고 어떻게 알고리즘/방정식/공식의 양쪽에 나타날 수 있는지 설명해 주시겠습니까? "릴레이션 R은 관계로 분해되면 R1, R2되도록 R의 모든 법적 인스턴스 R ... 용 R = πR1 (R) ⋈ πR2 (R) ... 그러면 분해 자체가 무손실 - 결합 분해라고합니다. " 참고 :

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가시화를 위해 아웃 라이어 데이터를 표준화 된 데이터로 R

주로 데이터를 캡처하는 데 사용 된 기술로 인해 몇 가지 주요 이상치가있는 일부 데이터로 작업하고 있습니다. 나는 이것을 제거하여 데이터를 표준화했다. 그러나 작품의 성격 상, 공연을 비교하기 위해 모든 참가자의 결과를 일련의 그래프로 시각화하도록 요청 받았습니다. 저는 R에 조금 익숙합니다. 정규화가 어렵지는 않지만 표준화 된 데이터의 스케일에 이러한 이

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플랫 파일 입력 - MySQL 모범 사례

매일 웹 페이지, POS 등을 통한 데이터 입력이 아닌 내 데이터베이스로 가져 오는 내용의 플랫 파일 (CSV)을 매일받습니다. 레코드에는 40 개의 필드가 있으며 고유 레코드는 최대 60 만 개입니다. 지금까지 필자는 관계형 데이터베이스를 만들 필요가 있다는 것을 보지 못했지만 확실히 좀 더 효율적으로 만드는 정규화가 있습니다. 반복적 인 제품, 상점,

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파이썬 데이터 프레임의 특정 열의 스케일 값은 1-10입니다.

저는 youtube 비디오 뷰가 들어있는 데이터 프레임을 가지고 있습니다.이 값을 1-10 범위에서 스케일합니다. 다음은 값의 모양을 보여주는 샘플입니다. 어떻게하면 1-10 범위에서 정규화 할 것인가? 아니면이 일을하는 효율적인 방법이 있습니까? rating 4394029 274358 473691 282858 703750 255967 3298

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Unity Accelerometer Documentation

Unity의 Input.acceleration 명령에 관한 질문이 있습니다. Vector3 1보다 더 많은 경우 public class ExampleClass : MonoBehaviour { public float speed = 10.0F; void Update() { Vector3 dir = Vector3.zero;