সুচিপত্র:
- আমার কি স্বাভাবিকীকরণ বা স্ট্যান্ডার্ডাইজেশন ব্যবহার করা উচিত?
- মানীকরণ কি স্বাভাবিককরণের মতোই?
- ডেটা স্বাভাবিক করা কি সবসময় ভালো?
- আপনার কখন ডেটা স্বাভাবিক করা উচিত নয়?
ভিডিও: কোনটি ভাল স্বাভাবিকীকরণ বা প্রমিতকরণ?
2024 লেখক: Fiona Howard | [email protected]. সর্বশেষ পরিবর্তিত: 2024-01-10 06:34
নর্মালাইজেশন ব্যবহার করা ভালো যখন আপনি জানেন যে আপনার ডেটা বিতরণ একটি গাউসিয়ান ডিস্ট্রিবিউশন অনুসরণ করে না। … অন্যদিকে স্ট্যান্ডার্ডাইজেশন, এমন ক্ষেত্রে সহায়ক হতে পারে যেখানে ডেটা গাউসিয়ান ডিস্ট্রিবিউশন অনুসরণ করে।
আমার কি স্বাভাবিকীকরণ বা স্ট্যান্ডার্ডাইজেশন ব্যবহার করা উচিত?
নর্মালাইজেশন উপযোগী হয় যখন আপনার ডেটার বিভিন্ন স্কেল থাকে এবং আপনি যে অ্যালগরিদম ব্যবহার করছেন তা আপনার ডেটা বিতরণ সম্পর্কে অনুমান করে না, যেমন k-নিকটবর্তী প্রতিবেশী এবং কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক৷ মানককরণ ধরে নেয় যে আপনার ডেটার একটি গাউসিয়ান (বেল বক্ররেখা) বিতরণ রয়েছে।
মানীকরণ কি স্বাভাবিককরণের মতোই?
ব্যবসায়িক জগতে, "স্বাভাবিককরণ" এর মানে হল যে মানগুলির পরিসর " 0 থেকে হওয়া স্বাভাবিক।0 থেকে 1.0। "প্রমিতকরণ" সাধারণত মানে হল মানগুলির গড় থেকে কতগুলি মান বিচ্যুতি পরিমাপ করার জন্য মানগুলির পরিসর "প্রমিত" হয়৷
ডেটা স্বাভাবিক করা কি সবসময় ভালো?
স্বাভাবিককরণের মাধ্যমে, আপনি প্রকৃতপক্ষে ডেটা সম্পর্কে কিছু তথ্য যেমন পরম সর্বোচ্চ এবং সর্বনিম্ন মানগুলি ফেলে দিচ্ছেন৷ সুতরাং, আঙ্গুলের কোন নিয়ম নেই। অন্যরা যেমন বলেছে, স্বাভাবিককরণ সবসময় প্রযোজ্য নয়; যেমন ব্যবহারিক দৃষ্টিকোণ থেকে।
আপনার কখন ডেটা স্বাভাবিক করা উচিত নয়?
স্বাভাবিক না করার কিছু ভালো কারণ
- যোগদান ব্যয়বহুল। আপনার ডাটাবেসকে স্বাভাবিক করার জন্য প্রায়ই প্রচুর টেবিল তৈরি করা হয়। …
- নর্মালাইজড ডিজাইন কঠিন। …
- দ্রুত এবং নোংরা দ্রুত এবং নোংরা হওয়া উচিত। …
- যদি আপনি একটি NoSQL ডাটাবেস ব্যবহার করেন, তবে ঐতিহ্যগত স্বাভাবিককরণ কাম্য নয়৷
প্রস্তাবিত:
Ssc cgl-এ স্বাভাবিকীকরণ কী?
SSC সাধারণীকরণ সূত্র ব্যবহার করে একজন প্রার্থীর শিফটের অসুবিধা এর উপর ভিত্তি করে চূড়ান্ত স্কোর গণনা করে। সূত্রটি একটি নির্দিষ্ট শিফটে স্কোর করা গড় নম্বরের উপর ভিত্তি করে যা অসুবিধার স্তর নির্ধারণ করে। নর্মালাইজেশনে কি চিহ্ন কমে যেতে পারে?
ডিবিএমএসে কেন স্বাভাবিকীকরণ প্রয়োজন?
নরমালাইজেশন হল ডাটাবেসে ডেটা সংগঠিত করার একটি কৌশল। রিডানডেন্সি (ডুপ্লিকেট ডেটা) কমানোর জন্য এবং প্রতিটি টেবিলে শুধুমাত্র সম্পর্কিত ডেটা সংরক্ষিত আছে তা নিশ্চিত করার জন্য একটি ডেটাবেসকে স্বাভাবিক করা গুরুত্বপূর্ণ।, এবং আপডেট। DBMS-এ কেন নরমালাইজেশন ব্যবহার করা হয়?
কীভাবে তরঙ্গ ফাংশনের স্বাভাবিকীকরণ ধ্রুবক খুঁজে পাবেন?
নর্মালাইজড ওয়েভ-ফাংশনটি তাই: উদাহরণ 1: একটি কণাকে তরঙ্গ ফাংশন দ্বারা উপস্থাপন করা হয়: যেখানে A, ω এবং a হল বাস্তব ধ্রুবক। ধ্রুবক A নির্ধারণ করতে হবে। উদাহরণ 3: তরঙ্গ ফাংশন স্বাভাবিক করুন ψ=Aei(ωt-kx), যেখানে A, k এবং ω হল প্রকৃত ধ্রুবক। আপনি কিভাবে স্বাভাবিককরণ ধ্রুবক গণনা করবেন?
বাঁ হাতিরা কেন বেশি বুদ্ধিমান হয়?
গবেষকরা প্রথমবারের মতো ডানহাতি এবং বাম-হাতি মানুষের মধ্যে জেনেটিক পার্থক্য চিহ্নিত করেছেন। বাম-হাতি ব্যক্তিদের মধ্যে, মস্তিষ্কের উভয় পক্ষই আরও কার্যকরভাবে যোগাযোগ করার প্রবণতা রাখে। এর মানে হল যে বাম- হাতের মানুষদের উচ্চতর ভাষা এবং মৌখিক ক্ষমতা থাকতে পারে বাঁহাতিরা কেন জিনিয়াস?
পরীক্ষায় স্বাভাবিকীকরণ কী?
স্বাভাবিককরণ মানে বিভিন্ন স্কেলে পরিমাপ করা মানগুলিকে একটি সাধারণ সাধারণ স্কেলে সামঞ্জস্য করা। পরীক্ষায় স্বাভাবিককরণের প্রয়োজন। একটি নির্দিষ্ট পোস্ট/কোর্স সংক্রান্ত পরীক্ষা একাধিক শিফটে ছড়িয়ে দেওয়া যেতে পারে যার প্রতিটি শিফটের জন্য আলাদা প্রশ্নপত্র থাকবে। নর্মালাইজেশনে কি চিহ্ন কমে যেতে পারে?
