normalization

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    numpy中跨越颜色通道的规范化

    我有一个（10000,32,32,3）（10000图像，32像素×32像素，3个颜色通道）的numpy数组，并且试图对每个最后三个通道分别进行归一化。 （这是象素的最后一行中的图像中的一个） ： 要跨使用 testX[:,:,:,0] = (testX[:,:,:,0]-np.mean(testX[:,:,:,0]))/np.std(testX[:,:,:,0]) 红色通道我试图但不是沿红色列
    python numpy neural-network normalization 2017-05-23

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    错误：不支持的操作类型为 - ：“海峡”和“海峡”

    我尝试使用下面的功能正常化大熊猫数据帧： def normalize(df): result = df.copy() for feature_name in df.columns: max_value = df[feature_name].max() min_value = df[feature_name].min() result[feature_name] =
    python typeerror normalization 2017-05-26

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    TensorFlow：在多个维度上采取L2规范

    我有一个TensorFlow占位符，其中4个维度代表一批图像。每个图像都是32 x 32像素，每个像素有3个颜色通道。第一个维度表示图像的数量。 X = tf.placeholder(tf.float32, [None, 32, 32, 3]) 对于每一个形象，我愿把所有的图像的像素的L2范数。因此，输出应该是一维的张量（即每个图像一个值）。 tf.norm()（documentation）接受一
    multidimensional-array tensorflow normalization tensor 2017-05-27

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    归国家与部分和完全资源装载

    我想我的正常化状态，并不能完全弄清楚如何处理局部&完整的资源，即是否应该他们共享状态的同一片或退居自己的片。 多一点信息： 当我做出的things列表的请求，服务器与泛音的列表进行响应。 [ { id: 1, name: "thing1"}, { id: 2, name: "thing2"}, ... { id: N, name: "thingN"} ] 当我做了
    reactjs redux normalization 2017-05-27

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    PostgreSQL - 使用AVG，MAX和MIN进行规范化

    我有一个PostgreSQL表，其中包含1,634个记录，每个位置有一个“id”，每个灾难事件受灾人数为“disaster（n）_a”列，针对第二次灾难事件的标准化受影响人数的“disaster2_an”列。 id | disaster1_a | disaster2_a | disaster2_an ------------------------------------------------
    postgresql max average normalization min 2017-05-31

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    在NN属性中使用混合范围是否正确？一些[0,1]和一些[-1,1]

    这是我的第一个ANN项目，我想了解我是否正确处理数据规范化。 ，我有以下类型的属性 *二进制 *数字（可以是阴性及阳性） *数值（即只能是正） 是不是正确的，一些属性会在[-1，1]的范围内扩散，有些在[0,1]的范围内 有什么方法可以将正数据转换为在[-1,1]范围内扩展？ 有意义的剂量？
    neural-network normalization 2017-06-01

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    正常化numpy ndarray数据

    我的数据是numpy ndarray与形状（2,3,4）以下： 我已尝试通过sklearn标准化规范每个列的0-1比例。 from sklearn.preprocessing import normalize x = np.array([[[1, 2, 3, 4], [2, 2, 3, 4], [3, 2, 3, 4]], [[4, 2, 3, 4],
    numpy scikit-learn normalization 2017-06-02

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    Kolmogorov-Smirnov在MATLAB中的正态性测试 - 数据规范化？

    我使用MATLAB中的Kolmogorov-Smirnov测试来确定在执行广义线性回归之前数据矩阵的每列的正态性。示例数据向量是： data = [8126,3163,9129,5399,8682,1126,1053,7805,2989,2758,3277,1152,6994,6833]; 该测试运行并给了我一个结果。然而，当我绘制经验累积分布函数（cdf）（蓝色）和标准正态cdf（红色）进行
    matlab statistics normalization kolmogorov-smirnov 2017-06-06

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    tf-idf：我应该对文档长度进行规范化

    当使用TF-IDF比较文档A时，B 我知道文档长度并不重要。 但是在这种情况下，与A-B相比，A-C ，我认为文件B，C的长度应该是相同的长度。 例如 日志：100个字 文献A：20个词语 文献B：30个字 日志 - A的TF-IDF评分：0.XX 日志 - B的TF-IDF评分：0.xx 我应该对文档A，B进行规范化吗？ （如果比较目标不同，它似乎是一个问题或错误的结果）
    python normalization word tf-idf 2017-06-17

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    如何处理K平均值算法中每个坐标值的不同标度值？

    我正在练习使用python的K-means。 我正在处理一组购物数据，并且输入数据集看起来像这样。 输入表头： [用户ID] [money_spent_on_clothes]诠释 [money_spent_on_food] INT [money_spent_on_shoes] INT [money_spent_on_Monday] INT [money_spent_on_Tuesday ] int
    python scikit-learn normalization k-means feature-extraction 2017-06-17
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