standardized

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나의 사과를 LM에서 표준화 된 계수를 추출 ...하지만 난 내가 (R에) 장착되어 선형 모델에서 표준화 된 계수를 추출 할 간단한 해결책을 찾을 수 없습니다 간단한 방법이나 기능이 있어야합니다. 그게 뭔지 말해 줄 수 있어요? EDIT (아래 설명 중 일부를 따르십시오) : 내 질문에 대한 더 많은 문맥 정보를 제공했을 것입니다. 나는 많은 심리학자들을위

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자바 표준화 목록

내 코드가 작동한다고 가정합니다. 그러나, 코드의 작은 조각 : while ((line = input.readLine()) != null) { myList.add(line.replaceAll ("[^a-zA-Z0-9 ]", "").toLowerCase()); } 날이 출력을 제공한다 : a b c d 123 abcdz 456 aa b

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데이터 세트에서 각 요소를 p 값으로 변경하려고합니다.

c<- c(1.88, 2.33, -2.4, -0.6) dim(c)<-c(2,2) 데이터 세트 9X12 행렬이 있습니다. 데이터 세트가 표준화되어 각 요소를 비교할 수 있습니다. 비교를 위해 각 값을 p 값으로 변경하고 싶습니다. 어떻게 만들 수 있습니까? (위의 매트릭스를 사용하십시오.) 알려 주시기 바랍니다. 변수 이름 c을 사용하지 마십시오

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최소 - 최대 스케일링을 적용 할 때 Numpy 대칭 행렬이 비대칭이됩니다.

대칭 행렬 (1877 x 1877)을 가지고 있는데 여기에 matrix file입니다. 0-1 사이의 값을 표준화하려고합니다. 이 방법을 적용한 후에는 매트릭스가 더 이상 대칭이 아닙니다. 어떤 도움을 주셔서 감사합니다. minmaxscaler가 컬럼 별을 작업 표시 this 설명을 보면 print((dist.transpose() == dist).all()

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백 프로 페지 게이션에서 표준화 된 훈련 세트

신경망을 훈련하기 전에 훈련 데이터를 표준화한다면, 훈련을 마친 후에 훈련 데이터를 비 표준화하고 신경망에 피드백하여 최종 모델 결과를 보여줍니다 예상되는 결과. 또는 표준화 된 교육 데이터를 다시 입력하고 최종 결과와 예상 결과를 표준화하지 않습니까?

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행렬 행렬을 표준화하는 방법 (축 = 1)?

2 차원 배열의 경우 행 크기 및 열 단위로 작동하는 표준화 함수를 만들려고합니다. 인수가 축 = 1 (행 방향)으로 주어 졌을 때 어떻게해야할지 모르겠습니다. def standardize(x, axis=None): if axis == 0: return (x - x.mean(axis))/x.std(axis) else: ????? 나

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Z-score 표준화 작업 방법?

z- 점수 정규화를 수행하는 방법으로 혼란 스럽습니다. 나는 평균과 표준 편차를 요구하는이 방정식을 발견했지만, 나는 내 상황에 따라 이것을 어떻게 해결할 지 확신하지 못한다. 시스템에 분류 자 2 개가 있습니다. 스코어를 함께 사용하려면 비례가 다를 수 있기 때문에 표준화해야한다는 것을 알고 있습니다.이를 위해 z- 스코어 정규화를 사용하고 싶습니다.

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자동 인코딩, 와드 계층 클러스터링 등을 수행하기 전에 데이터를 표준화/정규화하십시오 (바이너리 + 숫자)?

이진 데이터 (0,1)와 숫자가 다른 데이터 세트가있는 데이터 세트가 있습니다. 내 데이터 (잠재적 인 자동 인코딩 또는 계층 클러스터링)를 분류하기 위해 일부 기계 학습 기술을 적용하려는 경우 데이터를 표준화하거나 정규화해야합니까? 감사합니다.

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R에서 시퀀스 반복 (표준화 및 데이터 프레임 winsorize)

데이터 프레임에 대해 r의이 일련의 단계를 반복하려고합니다. 지금까지 winsorize2 <- function(x) { Min <- which(x == min(x)) Max <- which(x == max(x)) ord <- order(x) x[Min] <- x[ord][length(Min)+1] x[Max] <- x[ord][length(x)

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R caret glmnet standardize = FALSE

glmnet 모델의 alpha 레벨로 재생하려면 caret 패키지를 사용하려고합니다. 문제는 내가 사용하고있는 데이터가 모두 더미 변수이므로 표준화하기 위해 glmnet을 원하지 않는다는 것입니다. 난 그냥 그 자체 glmnet 또는 cv.glmnet를 사용하는 경우 일반적으로, 난 그냥 standardize = FALSE 표준화를 해제 caret의 설