Ödev Nasıl Yapılır? – Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri – Tez Yaptırma – Ödev Yaptırma Fiyatları – Ücretli Ödev Yaptırma – Tez Yaptırma Ücretleri – Sunum Hazırlığı Yaptırma – Dergi Makalesi Yaptırma – Dergi Makalesi Yazdırma
Tahmini Değişkenler
Tahmin ediciler, faktörler (kategorik) veya ortak değişkenler (ölçek) olarak belirtilebilir.
Kategorik Değişken Kodlaması
Prosedür, prosedür süresi boyunca bir-of-c kodlama kullanarak kategorik öngörücüleri ve bağımlı değişkenleri geçici olarak yeniden kodlar. Bir değişkenin c kategorisi varsa, o zaman değişken ilk kategori (1,0,…,0), sonraki kategori (0,1,0,…,0) ile gösterilen c vektörleri olarak saklanır. ), … ve son kategori (0,0,…,0,1) olmalıdır.
Bu kodlama şeması, sinaptik ağırlıkların sayısını artırır ve daha yavaş eğitimle sonuçlanabilir; bununla birlikte, daha “kompakt” kodlama yöntemleri genellikle yetersiz uyum sağlayan sinir ağlarına yol açar. Ağ eğitiminiz çok yavaş ilerliyorsa, benzer kategorileri birleştirerek veya son derece nadir kategorileri olan vakaları bırakarak kategorik öngörücülerinizdeki kategori sayısını azaltmayı deneyin.
Tüm tek-of-c kodlama, bir test veya uzatma örneği tanımlansa bile eğitim verilerini temel alır. Bu nedenle, test etme veya uzatma örnekleri, eğitim verilerinde bulunmayan tahmin kategorilerine sahip vakalar içeriyorsa, bu vakalar prosedür veya puanlamada kullanılmaz.
Test veya uzatma örnekleri, eğitim verilerinde bulunmayan bağımlı değişken kategorilerine sahip vakalar içeriyorsa, bu vakalar prosedür tarafından kullanılmaz ancak puanlanabilir.
Yeniden Ölçekleme
Ölçeğe bağlı değişkenler ve ortak değişkenler, ağ eğitimini iyileştirmek için varsayılan olarak yeniden ölçeklendirilir. Tüm yeniden ölçeklendirme, bir test veya bekletme örneği tanımlansa bile eğitim verilerine dayalı olarak gerçekleştirilir.
Yani, yeniden ölçeklendirme türüne bağlı olarak, bir ortak değişkenin veya bağımlı değişkenin ortalaması, standart sapması, minimum değeri veya maksimum değeri yalnızca eğitim verileri kullanılarak hesaplanır. Bölümleri tanımlamak için bir değişken belirtirseniz, bu ortak değişkenlerin veya bağımlı değişkenlerin eğitim, test, ve uzatma örnekleri barındırır.
Frekans Ağırlıkları
Frekans ağırlıkları bu prosedür tarafından göz ardı edilir.
Sonuçları Çoğaltma
Sonuçlarınızı tam olarak çoğaltmak istiyorsanız, aynı prosedür ayarlarını kullanmaya ek olarak rasgele sayı üreteci için aynı başlatma değerini, aynı veri sırasını ve aynı değişken sırasını kullanın.
Bu sorunla ilgili daha fazla ayrıntı aşağıdadır:
Rastgele sayı üretimi. Prosedür, bölümlerin rasgele atanması sırasında rasgele sayı üretimini, sinaptik ağırlıkların başlatılması için rasgele alt örneklemeyi, otomatik mimari seçimi için rasgele alt örneklemeyi ve ağırlık başlatma ve otomatik mimari seçiminde kullanılan benzetilmiş tavlama algoritmasını kullanır.
Gelecekte aynı rasgele sonuçları yeniden oluşturmak için, Çok Katmanlı Perceptron prosedürünün her çalışmasından önce rasgele sayı üreteci için aynı başlatma değerini kullanın.
Kasa sırası. Çevrimiçi ve Mini toplu eğitim yöntemleri açıkça vaka sırasına bağlıdır; bununla birlikte Toplu eğitim bile vaka sırasına bağlıdır çünkü sinaptik ağırlıkların başlatılması veri kümesinden alt örneklemeyi içerir.
Sipariş etkilerini en aza indirmek için vakaları rastgele sıralayın. Belirli bir çözümün kararlılığını doğrulamak için, farklı rasgele sıralarda sıralanmış vakalarla birkaç farklı çözüm elde etmek isteyebilirsiniz. Son derece büyük dosya boyutlarına sahip durumlarda, farklı rasgele sıralarda sıralanan bir vaka örneğiyle birden çok çalıştırma gerçekleştirilebilir.
Gölge değişken nedir
Standartlaştırılmış değişkenli regresyon modeli
Regresyon katsayısı Nedir
Basit doğrusal regresyon Örnek sorular
Basit doğrusal regresyon örnek
Klasik doğrusal regresyon modeli varsayımları
Regresyon analizi YORUMLAMA
Basit doğrusal regresyon denklemi
Değişken sipariş. Sonuçlar, değişken sırası değiştirildiğinde atanan başlangıç değerlerinin farklı paterni nedeniyle faktör ve ortak değişken listelerindeki değişkenlerin sırasından etkilenebilir. Vaka sırası etkilerinde olduğu gibi, belirli bir çözümün kararlılığını değerlendirmek için farklı değişken sıraları deneyebilirsiniz (faktör ve ortak değişken listelerinde basitçe sürükleyip bırakın).
En az bir bağımlı değişken seçin. E En az bir faktör veya ortak değişken seçin. İsteğe bağlı olarak, Değişkenler sekmesinde ortak değişkenleri yeniden ölçeklendirme yöntemini değiştirebilirsiniz.
Seçenekler şunlardır:
- Standartlaştırılmış. Ortalamayı çıkarın ve standart sapmaya bölün, (x-ortalama)/s.
- Normalleştirilmiş Minimumu çıkarın ve (x−min)/(max−min) aralığına bölün. Normalleştirilmiş değerler 0 ile 1 arasındadır.
- Düzeltilmiş Normalleştirilmiş. Minimumu çıkarmanın ve [2*(x−min)/(max−min)]−1 aralığına bölmenin düzeltilmiş versiyonu.
- Düzeltilmiş normalleştirilmiş değerler -1 ile 1 arasındadır. Yok. Ortak değişkenlerin yeniden ölçeklendirilmesi yok.
Bölüm Veri Kümesi
Bu grup, etkin veri kümesini eğitim, test ve uzatma örneklerine bölme yöntemini belirtir. Eğitim örneği, sinir ağını eğitmek için kullanılan veri kayıtlarını içerir; Bir model elde etmek için veri kümesindeki vakaların bir yüzdesinin eğitim örneğine atanması gerekir. Test örneği, aşırı eğitimi önlemek amacıyla eğitim sırasında hataları izlemek için kullanılan bağımsız bir veri kayıtları kümesidir.
Bir eğitim örneği oluşturmanız önemle tavsiye edilir ve test örneği eğitim örneğinden küçükse ağ eğitimi genellikle en verimli olur. Uzatma örneği, nihai sinir ağını değerlendirmek için kullanılan başka bir bağımsız veri kayıtları kümesidir; uzatma örneği hatası, modeli oluşturmak için uzatma durumları kullanılmadığından, modelin öngörü yeteneğinin “dürüst” bir tahminini verir.
Vakaların göreli sayısına göre vakaları rastgele atayın. Her örneğe (eğitim, test ve uzatma) rastgele atanan vakaların göreli sayısını (oranını) belirtin. % sütunu, belirttiğiniz göreli sayılara dayalı olarak her bir örneğe atanacak vakaların yüzdesini bildirir.
Örneğin, eğitim, test ve uzatma örnekleri için göreli sayılar olarak 7, 3, 0 belirtilmesi %70, %30 ve %0’a karşılık gelir. 2, 1, 1’in göreli sayılar olarak belirtilmesi %50, %25 ve %25’e karşılık gelir; 1, 1, 1, veri kümesini eğitim, test ve uzatma arasında eşit üçte bire bölmeye karşılık gelir.
Vakaları atamak için bölümleme değişkenini kullanın. Etkin veri kümesindeki her vakayı eğitim, test veya uzatma örneğine atayan sayısal bir değişken belirtin.
Değişkende pozitif değere sahip durumlar eğitim örneğine, 0 değerine sahip durumlar test örneğine ve negatif değere sahip durumlar uzatma örneğine atanır. Sistem eksik değeri olan durumlar analizin dışında tutulur. Bölüm değişkeni için kullanıcı tarafından eksik olan değerler her zaman geçerli kabul edilir.
“odev.yaptırma.com.tr“ ailesi olarak size her konuda destek sunabiliriz. Tek yapmanız gereken iletişim adreslerimizden bizlere ulaşmak!
Tüm alanlara özgü, literatür taraması yaptırma, simülasyon yaptırma, analiz yaptırma, çeviri yaptırma, makale ödevi yaptırma, dergi makalesi yaptırma, sunum ödevi yaptırma ve model oluşturma çalışmaları yapmaktayız.
