Logo ky.boatexistence.com

Дайындарды нормалдаштырууда сиздин баалуулуктарыңыз кандай масштабга өзгөртүлөт?

Мазмуну:

Дайындарды нормалдаштырууда сиздин баалуулуктарыңыз кандай масштабга өзгөртүлөт?
Дайындарды нормалдаштырууда сиздин баалуулуктарыңыз кандай масштабга өзгөртүлөт?

Video: Дайындарды нормалдаштырууда сиздин баалуулуктарыңыз кандай масштабга өзгөртүлөт?

Video: Дайындарды нормалдаштырууда сиздин баалуулуктарыңыз кандай масштабга өзгөртүлөт?
Video: 🕊️ ПЕРІШТЕЛЕР БҮГІН ТАҢ ҚАЛАЙМЫЗ ДЕЙДІ АЛЛА... 11:11 🙏 АЛЛА ХАБАРЛАУ💌 2024, Май
Anonim

Нормалдаштыруу деген эмне? Нормалдаштыруу масштабдоо ыкмасы, мында маанилер 0 жана 1 ортосунда болушу үчүн жылдырылып, кайра масштабдалат. Бул жерде Xmax жана Xmin - тиешелүүлүгүнө жараша функциянын максималдуу жана минималдуу маанилери.

Мааниге нормалдаштыруу деген эмнени билдирет?

Жөнөкөй учурларда, рейтингдерди нормалдаштыруу ар түрдүү шкалаларда өлчөнгөн маанилерди шарттуу жалпы шкалага, көбүнчө орточочейин тууралоону билдирет. … Нормалдаштыруунун кээ бир түрлөрү кандайдыр бир өлчөмдөгү өзгөрмөлөргө салыштырмалуу маанилерге жетүү үчүн масштабды өзгөртүүнү гана камтыйт.

Нормалдаштыруу берилиштерге эмне кылат?

Дайындарды нормалдаштыруу – бул бардык жазууларда жана талааларда окшош көрүнүү үчүн маалыматтарды уюштуруу. Бул тазалоого, коргошун жаратууга, сегменттөөгө жана жогорку сапаттагы берилиштерге алып келүүчү кирүүчү типтердин биригүүсүн жогорулатат.

Дайындардын маанилерин кантип нормалдаштырасыз?

Excelдеги берилиштерди кантип нормалдаштыруу керек

  1. 1-кадам: Орточо маанини табыңыз. Биринчиден, маалымат топтомунун орточо маанисин табуу үчүн=AVERAGE(маанилердин диапазону) функциясын колдонобуз.
  2. 2-кадам: Стандарттык четтөөнү табыңыз. Андан кийин биз маалымат топтомунун стандарттык четтөөсүн табуу үчүн=STDEV(маанилердин диапазону) функциясын колдонобуз.
  3. 3-кадам: Маанилерди нормалдаштыруу.

Эмне үчүн биз берилиштерди нормалдаштырышыбыз керек?

Нормалдаштыруу дайындарыңыздын масштабы ар кандай болгондо жана сиз колдонуп жаткан алгоритм маалыматыңыздын бөлүштүрүлүшү жөнүндө божомолдорду жасабаганда пайдалуу болот, мисалы, k-жакынкы кошуналар жана жасалма нейрон тармактар. Стандартташтыруу маалыматтарыңыз Гаусс (коңгуроо ийри) бөлүштүрүүгө ээ деп болжолдойт.

Сунушталууда: