Публикации по теме 'feature-scaling'


Решение о масштабировании: факторы, которые следует учитывать перед масштабированием функций
Решение о масштабировании: факторы, которые следует учитывать перед масштабированием функций Введение : Целью этого блога будет предоставление рекомендаций и советов о том, как эффективно использовать масштабирование функций при предварительной обработке данных. Масштабирование объектов — это метод, используемый для настройки диапазона и распределения объектов в наборе данных, чтобы их было легче сравнивать и использовать алгоритмы машинного обучения. Однако масштабирование функций..
Что, почему, когда: стандартизация
В машинном обучении одним из важных методов, который необходимо изучить, является стандартизация , которая находится в разделе Масштабирование функций . Сначала посмотрите определение этого тяжелого слова «Масштабирование функций»: Масштабирование признаков — это метод стандартизации независимых признаков, присутствующих в данных в фиксированном диапазоне. Итак, основной ключевой момент этого определения заключается в том, что вы преобразуете свои числовые характеристики в небольшой..
Масштабирование —  От нуля до героя
Говорят, что Господь Хануман увеличился до размеров горы и перелетел через узкий канал на Ланку. Приземлившись, он обнаруживает город, населенный королем Раваной и его последователями-демонами, поэтому он уменьшается до размеров муравья и пробирается в город; согласно индуистской мифологии. Это ясно указывает на актуальность масштабирования, и это то, что мы собираемся обсудить сегодня. «Масштабирование функций и его важность в машинном обучении». Что, черт возьми, такое..
Полное руководство по масштабированию функций: понимание и реализация
При работе с машинным обучением и анализом данных одним из важнейших этапов предварительной обработки данных является масштабирование функций. Масштабирование признаков гарантирует, что входные признаки или переменные имеют одинаковый масштаб, что может значительно повысить производительность различных алгоритмов машинного обучения, чувствительных к масштабу входных признаков. В этом руководстве мы углубимся в концепцию масштабирования функций, поймем, почему это важно, и предоставим..
Почему масштабирование функций важно в машинном обучении? Обсуждение 6 методов масштабирования функций
Стандартизация, нормализация, робастное масштабирование, нормализация среднего значения, максимальное абсолютное масштабирование и масштабирование длины единицы вектора. Многие алгоритмы машинного обучения должны иметь функции одного и того же масштаба. Существуют разные типы методов масштабирования функций, которые мы можем выбирать в различных сценариях. У них разные (технические) названия. Термин Масштабирование функций просто относится к любому из этих методов. Topics..
Предварительная обработка данных в ML
Мы часто слышим это слово при работе с моделями машинного обучения, и оно считается неотъемлемой частью жизненного цикла машинного обучения. Итак, сегодня в этом блоге я объясню вам, что такое предварительная обработка данных и как она работает. Что такое предварительная обработка данных? Предварительная обработка данных, как следует из этого слова, — это предварительная обработка данных. Это означает, что перед обработкой данных в модели для обучения и тестирования мы..
«Масштабирование функций: расширение возможностей моделей, достижение справедливости и точности».
Оглавление :- что такое масштабирование объектов? зачем нам нужно масштабирование функций? Типы масштабирования функций: стандартизация и нормализация моменты, которые следует помнить перед масштабированием функций. Что такое масштабирование функций? Масштабирование признаков — это метод стандартизации или нормализации независимых признаков, присутствующих в данных в фиксированном диапазоне. Например: Предположим, у нас есть такие функции, как «IQ»,..