2024 লেখক: Elizabeth Oswald | [email protected]. সর্বশেষ পরিবর্তিত: 2024-01-13 00:04
স্বাভাবিককরণ উপযোগী হয় যখন আপনার ডেটার স্কেল পরিবর্তিত হয় এবং আপনি যে অ্যালগরিদম ব্যবহার করছেন তা আপনার ডেটা বিতরণ সম্পর্কে অনুমান করে না, যেমন k-নিকটবর্তী প্রতিবেশী এবং কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক প্রমিতকরণ অনুমান করে যে আপনার ডেটার একটি গাউসিয়ান (বেল বক্ররেখা) বিতরণ রয়েছে৷
আমাদের কখন ডেটা স্বাভাবিক করা উচিত?
সমস্ত ভেরিয়েবলকে একে অপরের সাথে সমানুপাতিকভাবে আনতে ডেটা স্বাভাবিক বা প্রমিত করা উচিত । উদাহরণস্বরূপ, যদি একটি ভেরিয়েবল অন্যটির থেকে 100 গুণ বড় হয় (গড়ে), তাহলে আপনার মডেলটি আরও ভাল আচরণ করতে পারে যদি আপনি দুটি ভেরিয়েবলকে প্রায় সমতুল্য করার জন্য স্বাভাবিক/প্রমিতকরণ করেন।
নর্মালাইজেশন এবং স্ট্যান্ডার্ডাইজেশনের মধ্যে পার্থক্য কী?
নরমালাইজেশন মানে সাধারণত মানগুলিকে [0, 1] এর পরিসরে রিস্কেল করা। স্ট্যান্ডার্ডাইজেশন মানে সাধারণত মান 0 এবং 1 (ইউনিট ভ্যারিয়েন্স) এর স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি থাকতে ডেটা রিস্কেল করা।
কখন এবং কেন আমাদের ডেটা স্বাভাবিককরণের প্রয়োজন?
সরল ভাষায়, নরমালাইজেশন নিশ্চিত করে যে আপনার সমস্ত ডেটা সমস্ত রেকর্ড জুড়ে একই ভাবে দেখা যায় এবং পড়া হয়। সাধারণীকরণ কোম্পানির নাম, যোগাযোগের নাম, URL, ঠিকানার তথ্য (রাস্তা, রাজ্য এবং শহর), ফোন নম্বর এবং চাকরির শিরোনাম সহ ক্ষেত্রগুলিকে প্রমিত করবে৷
আপনি কীভাবে স্বাভাবিককরণ এবং মানককরণ বেছে নেবেন?
ব্যবসায়িক জগতে, "স্বাভাবিককরণ" এর মানে হল মানগুলির পরিসর"0.0 থেকে 1.0 হতে স্বাভাবিক করা হয়েছে"। "স্ট্যান্ডার্ডাইজেশন" সাধারণত মানে হল যে মানগুলির গড় থেকে কতগুলি মান বিচ্যুতি পরিমাপ করতে মানগুলির পরিসর "প্রমিত" হয়৷
প্রস্তাবিত:
ক্লাস্টার করার আগে আমাদের কি ডেটা স্বাভাবিক করা উচিত?
নরমালাইজেশন অপ্রয়োজনীয় ডেটা দূর করতে ব্যবহার করা হয় এবং নিশ্চিত করে যে ভাল মানের ক্লাস্টার তৈরি হয়েছে যা ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদমের দক্ষতা উন্নত করতে পারে। তাই ইউক্লিডীয় দূরত্ব হিসাবে ক্লাস্টার করার আগে এটি একটি অপরিহার্য পদক্ষেপ হয়ে ওঠে। পার্থক্যের পরিবর্তনের প্রতি খুবই সংবেদনশীল[
পটাসিয়াম ম্যাঙ্গানেটকে মানসম্মত করতে কোন বিকারক ব্যবহার করা হয়?
KMnO4 সবুজ রঙের পটাসিয়াম ম্যাঙ্গানেটের মৌলিক দ্রবণে স্বতঃস্ফূর্তভাবে হ্রাস পায়, যেখানে ম্যাঙ্গানিজ +6 অক্সিডেশন অবস্থায় থাকে। আপনি কিভাবে একটি KMnO4 সমাধানকে মানসম্মত করবেন? পটাসিয়াম পারম্যাঙ্গনেট সলিউশন স্ট্যান্ডার্ডাইজেশন একটি গ্লাস-স্টপারড ফ্লাস্কে 25.
কখন ব্যবহার করতে হবে যেমন এবং কখন ব্যবহার করতে হবে যেমন?
অর্থাৎ এটি id est শব্দগুচ্ছের একটি সংক্ষিপ্ত রূপ, যার অর্থ "সেটি।" অর্থাৎ এর অর্থ স্পষ্ট করার জন্য পূর্বে বলা কিছুকে পুনরায় বর্ণনা করতে ব্যবহৃত হয়। যেমন উদাহরণ অনুগ্রহের জন্য সংক্ষিপ্ত, যার অর্থ "উদাহরণস্বরূপ।" যেমন কোন আইটেম বা আইটেমের তালিকার আগে ব্যবহৃত হয় যা পূর্ববর্তী বিবৃতির উদাহরণ হিসেবে কাজ করে। আমি কখন IE ব্যবহার করব?
ডেটা কি স্বাভাবিক করা যায়?
আচ্ছা, ডাটাবেস নর্মালাইজেশন হল ডেটা রিডানডেন্সি কমাতে এবং ডেটা অখণ্ডতা উন্নত করার জন্য তথাকথিত স্বাভাবিক ফর্মগুলির একটি সিরিজ অনুসারে একটি রিলেশনাল ডাটাবেস গঠন করার প্রক্রিয়া। সহজ কথায়, স্বাভাবিকীকরণ নিশ্চিত করে যে আপনার সমস্ত ডেটা সমস্ত রেকর্ড জুড়ে একইভাবে দেখায় এবং পড়া হয়। একটি ডাটাবেস কি খুব স্বাভাবিক করা যায়?
কখন ডেটা বার্ষিক করতে হবে?
কর উদ্দেশ্য করদাতারা বার্ষিক হয় এক বছরেরও কম সময়ের ট্যাক্স পিরিয়ডকে বার্ষিক সময়ের মধ্যে রূপান্তর করে। রূপান্তরটি মজুরি উপার্জনকারীদের একটি কার্যকর কর পরিকল্পনা প্রতিষ্ঠা করতে এবং যে কোনও ট্যাক্সের প্রভাবগুলি পরিচালনা করতে সহায়তা করে৷ উদাহরণস্বরূপ, করদাতারা তাদের বার্ষিক আয় নির্ধারণ করতে তাদের মাসিক আয়কে 12 মাস দ্বারা গুণ করতে পারেন। আপনি ডেটা বার্ষিক কেন করেন?
