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データバランス化の１方法が上記で説明されたが、特定状態確率（state-spec ific probabilities）はその状態に対応する点の数に基づき正規化される。デー タを明確に複製することなくデータをバランス化する代わりの取り組みを下記で 説明する。ニシの情報エントロピー項の計算は、Ｎがデータ集合のサイズを表す 場合のｌｎ（１／Ｎ）係数を含む正規化項を有するが、この正規化は主にエント ロピー項を０と１の間の値に制限するため役立っている。該正規化項は、均一性 の程度が該データ集合のサイズに依存する問題に直接向けられていない。 小さなデータ集合用には、該データ項目の該データ集合内の全データ項目の全 体への正規化は微妙な偏倚を招く。例えデータ内の絶対的変動が比肩されるもの でも、より小さいデータ集合内の正規化されたデータ項目間の相対変動は、より 大きなデータ集合内の対応する項目間のそれより大きくなり得る。この偏倚を正 すために、データバランス化過程が導入される。該バランス化過程を下記に説明 する。 ２つのデータ集合Ｄ 1 とＤ 2 を考えるが、ここで該集合はそれぞれ、第１及び第 ２出力状態に対応する入力を表す。Ｄ 1 はＮ 1 項目を有し、Ｄ 2 はＮ 2 項目を有する 。ＭがＮ 1 とＮ 2 の最小公倍数を、Ｍ 1 とＭ 2 が対応するデータ集合の各々用の掛け 算尺度係数（multiplying scale factors）を表す。もしＤ 1 をＭ 1 倍、そしてＤ 2 をＭ 2 倍だけ複製するなら、最終両データ集合Ｄ’ 1 とＤ’ 2 はＭ項目を有する。 必要な代数計算を行った後、新データ集合の各々用のニシのエントロピー項は次 の様に変型される。 もしセル内の出力データが密にクラスターされていれば、Ｗ local は高い。逆 に、もし該出力データが該セル内で全ての人工的出力カテゴリー上にばらまかれ ていれば、Ｗ local は低い。該グローバルエントロピーは簡単に該部分空間内の セル上での数加重平均＜Ｗ i local ＞として規定出来る。Ｗ global は該部分空間内 の情報の正規化総量を測定する。最後に、カテゴリーベースの分類で使用される 基本確率定量評価Ｐ s ic は平均（又は代わりに中央値又は他の代表的統計量）セ ルアナログ出力値で置き換えられ得る。該部分空間上での平均セルアナログ出力 値の加重和は次いで出力値を予測する離散的な場合に於ける様に行われることも 出来る。それらの出力値で広いばらつき（spread）を有するセルは、個別セルが 情報豊富でない部分空間でそうなる様に、下げて加重されることを注意する。 セルの平均出力値μ S i の見積もりで、上記で規定したデータ複製尺度係数がバ ランス化されたデータ集合用にセル内平均値を計算するため使用される。該デー タバランス化過程はトレーニングデータ集合内の出力値の分布により導入される 何等かの偏倚を除去するために行われる。, カジノエックス評判. ローカル及びグローバルの両方のエントロピー加重係数は分布の”構造”量（ amount of "structure"）を測定する。分布がより少ししか均一でない、又は” より多く構造化されて（more structured）”いる程、その対応するエントロピ ー加重Ｗはより高い。データ空間の構造のこの側面はローカル及びグローバルの 統計の重要性を加重するため使用される。, カジノエックス評判. ソリューション エクスプローラー の [Python 環境] を右クリックして [環境を追加] を選択するか、Python ツールバーの環境ドロップダウン リストから [環境を追加] を選択します。 表示される [環境を追加] ダイアログで、 [仮想環境] タブを選択します。 仮想環境の名前を指定し、ベース インタープリターを選択して、その場所を確認します。 [Install packages from file](ファイルからパッケージをインストールする) の下で、必要な場合は requirementstxt ファイルのパスを指定します。, カジノエックス評判. [作成] を選択して仮想環境を完成します。 環境の構成と必要なパッケージのダウンロード中は進行状況バーが表示されます。 完了すると、仮想環境がアクティブになり、 ソリューション エクスプローラー の [Python 環境] ノードと、それを含むプロジェクトの [Python 環境] ウィンドウに表示されます。 既存の仮想環境をアクティブ化する.
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