normalization

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我正在使用data_norm = tf.nn.l2_normalize(data, 0)正常化输入训练数据。该数据的形状为[None, 4]。每列都是一个功能。这可能是这样的： data = [[-3., 0.2, 1.6, 0.5], [3.6, 1.5, -1.9, 0.71], ...] 据我所知，在训练组给定的正常化，将测试设置进行归一化，太，但使用std和m

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如何调整两个相关值

我想了解某个事件对按钮性能所做的更改幅度。我有这样的数据框：日期，图像渲染和图像点击。我计算每年的呈现和点击百分比来了解年度增长。我知道渲染和点击相关，因为渲染是点击的前一步骤。我在日线级别跟踪这两个值和我最后的表如下所示： Day, render, click 1, -10%, 3% 2, 3%, 7% 3, -2%, 5% ... 如何寻找每日点击的％的增长，如果渲染调整为0。

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什么SQL查询来访问数据从一个表两次去除，完全规范化

假设有三个表，用户，订单交易，这是这样的： Users: id | name --------- 1 | Mike 2 | Sara Orders: id | user_id | total | transaction_id ------------------------------------- 1 | 1 | 100 | 1 2 | 2 | 10 | 2

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TCGABiolinks错误：名称（y）< - 1：长度（y）：'名称'属性[2]中的错误长度必须与向量[0]的长度相同

任何有关为什么我会收到错误在TCGABiolinks中运行标准化步骤？

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将具有规范化排名的列添加到熊猫数据框中

我想将具有规范化排名的列添加到熊猫数据框中。流程如下：先导入熊猫包。 #import packages import pandas as pd 定义一个熊猫数据框。 # Create dataframe data = {'name': ['Jason', 'Jason', 'Tina', 'Tina', 'Tina'], 'reports': [4, 24, 31, 2, 3

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报告非规范化与规范化数据库

我们正在构建报告应用程序，其中我们将每天倾销大量数据。目前我们有两个数据模型用于运营和另一个报告。报表数据模型中的几列存在于操作表中。如果操作数据模型得到更新，我们可以如何确保报告数据模型进行类似的更改，那么更新的成本又会是多少？例子： Report Table - user_name organisation_name event_name etc 1

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在simulink中规范化/转换/整形输出信号，使其仅构建连接的尖峰值

我有一个系统内置simulink和系统输出。输出具有峰值/尖峰等有价值的数据点，其数值为70的无价值数据点。我在努力实现的是输出信号，只包含相互连接的有价值的数据点直截了当（基本上，这些是我需要的数据点）。我用范围内的原始输出信号附加了图片，然后在matlab中从原始输出信号中提取原始图像作为时间结构，并将时间带入工作区。 Output in the scope After processi

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数据科学缩放/归一化实例

何时进行数据预处理，建议进行缩放或归一化。当你手上有数据时很容易做到这一点。你有所有的数据，并可以马上做到。但是在模型建立并运行之后，第一个需要进行缩放或归一化的数据是否需要进行缩放或归一化？如果需要，它只有一个单行如何缩放或规范化它？我们如何知道每个功能的min/max/mean/stdev是什么？传入的数据如何是最小/最大/平均每个功能？请告知

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如何表示简单实体的父级关系值

此问题涉及最佳实践和设计模式; 我确定我可以根据应用选择任何选项，但是我希望开发后端以适应最佳实践，而不管前端应用/客户端当前的需求是什么。在API开发过程中，当某个资源与另一个资源具有一对多/多多关系时，需要遵循的最佳实践是什么，可以将一个资源中的列添加到其他资源中以表示重要的列肯定它的强制性需要？ #Example Database may look like:- Event{ id:

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具有特征缩放的线性回归

我有一个关于线性回归中的特征缩放的常见问题。我有一个数据集是两年的数据。第一年特定专栏的数据与第二年完全不同。我假设可能有与计算第一年变量与第二年相关的不同属性。无论如何，这里是数据集的样子。我将展示第一6行每年的： Date Col1 2015-01-01 1500 2015-01-02 1432 2015-01-03 1234 2015-01-04 1324 201