本文目录
- NORMDIST和NORM.DIST有什么区别
- 如何使用AutoML方法学习到最合适的归一化(Normalization)操作
- neg-和norm(+-)是什么意思
- statado文件怎么运行
- EXCEL中normdist公式怎么用
- 怎样使用OriginPro8.5进行数据归一化
NORMDIST和NORM.DIST有什么区别
NORMDIST是根据原始数据（一个观察值，平均值，标准差）计算函数值；NORMDIST是根据Z值直接计算函数值；如果Z值已知，则用后者直接计算；否则用前者计算。参数cumulative为false时计算的是Y值；cumulative为true时计算的是P值，即正态分布表中小于等于该Z值对应的面积，或者说该Z值对应的百分位置。
如何使用AutoML方法学习到最合适的归一化(Normalization)操作
自动化机器学习提供了一些方法和过程，使非机器学习专家可以使用机器学习，以提高机器学习的效率并加速机器学习的研究。
近年来，机器学习（ML）取得了相当大的成就，并且越来越多的学科依赖它。但是，这一成功关键取决于人类机器学习专家来执行以下任务：
- 预处理并清理数据。
- 选择并构建适当的功能。
- 选择合适的模型系列。
- 优化模型超参数。
- 后处理机器学习模型。
- 严格分析获得的结果。
自动化机器学习的工作原理
使用Machine Learning，您可以按照以下步骤设计和运行自动ML培训实验：
确定要解决的机器学习问题：分类，预测或回归。
指定带标签的训练数据的来源和格式：Numpy数组或Pandas数据框
配置用于模型训练的计算目标，例如本地计算机，机器学习计算，远程VM或Azure Databricks。
配置自动机器学习参数，这些参数确定不同模型上的迭代次数，超参数设置，高级预处理/功能化以及确定最佳模型时要查看的指标。
提交训练参数执行即可。
在训练模型期间，机器学习模型会创建许多并行管道，以尝试不同的算法和参数。一旦达到实验中定义的退出阈值，它就会停止并保存模型。
您还可以检查记录的运行信息，其中包含运行期间收集的指标。训练运行将生成一个.pkl包含模型和数据预处理的Python序列化对象（文件）。
在自动进行模型构建的同时，您还可以了解特征对所生成模型的重要性。
预处理
在每个自动机器学习实验中，您的数据都使用默认方法进行预处理，也可以选择通过高级预处理方式进行预处理。
自动化的机器学习预处理步骤（功能归一化，处理缺失数据，将文本转换为数字等）成为基础模型的一部分。使用模型进行预测时，将在训练期间应用的相同预处理步骤自动应用于输入数据。自动预处理（标准）
在每个自动化的机器学习实验中，您的数据都会自动缩放或标准化，以帮助算法表现良好。在模型训练期间，以下缩放或标准化技术之一将应用于每个模型。
由于这些任务的复杂性通常超出了非ML专家的范围，因此机器学习应用程序的快速增长产生了对现成的机器学习方法的需求，这些方法可以轻松使用而无需专家知识。我们将最终的研究领域称为针对机器学习AutoML的渐进自动化。
neg-和norm(+-)是什么意思
neg(-)是指negative，阴性的意思，norm(+-)是指normal，正常的意思，对于你的尿常规结果，除了尿胆原可疑阳性外，其他都是阴性，属于正常的。这个与蛋白尿诊断相关联性不是很大，请等待2-3周做下进一步检查以明确诊断。
statado文件怎么运行
1、打开stata截面，点击“New-Do files editors”就可以打开你想打开的do文件，这个文件主要是放你的程序的； 或者是“file-open-do”也可以打开do文件。
2、将直接在分析脚本中执行标准化操作。在Stata中，我们将分析脚本称为 do-files，因为它们可以执行某些操作。让我们把原始变量命名为 x。因为我们不想改变现有变量的内容，所有新建一个变量 xN，其中 N 后缀表示标准化（如果您不喜欢 N 后缀，可以改变，比如 _norm，也可使用前缀）。Stata 的 summarize 命令将给出原始变量平均值和标准差。
3、在 Stata 中，几乎所有命令都会返回结果。已模型估计为主要目标的命令 (如 regress, logit 等) 的返回结果以 e() 表示，大多数其他命令以 r() 表示。输入 help summarize 并拉到帮助文件的底部就能看到 summarize 返回的所有结果及其描述。也可以在执行完 summaryrize 命令后输入 return list 命令来查看返回值列表。
4、使用 Do 文件自动化执行，我们将脚本放入自己的do-file中。在文件顶部我添加了版本命令，一定要为你的do文件标明版本信息！我使用的是 Stata 15.1，一旦标记上，这个脚本将始终以 15.1 版 stata 的特性运行，即使将来用 Stata 42 版运行这个文件（可能 42 版的 stata 早已取消 summarize 命令或完全改变 summarize 的工作方式）但 Stata 会识别出版本号，并按 15.1 版本的语法规则正常运行。
5、通过输入以下命令执行所写的脚本. do normalize或者在直接在do文件里添加 do normalize 语句。然后输入. do normalize y替换每次出现的 x 。为什么是 `1’ ？Stata 的 do-files 会将其参数依次放进编号为 1, 2, 3 等的局部暂元进行解析。第一个参数进入局部暂元`1’， 第二个参数进入 `2’，依此类推。
6、局部暂元 `1’ 更换为暂元 `varlist’；两个命令结尾部分加入 if、in 限定符。我们的 do-file 现在直接支持 if 和 in 限定符，所以新的 syntax 命令似乎表现出很多魔力，事实上确实如此。
EXCEL中normdist公式怎么用
NORMDIST函数： 返回指定平均值和标准偏差的正态分布函数。此函数在统计方面应用范围广泛（包括假设检验）。要点 ：此函数已被一个或多个新函数取代，这些新函数可以提供更高的准确度，而且它们的名称可以更好地反映出其用途。仍然提供此函数是为了保持与 Excel 早期版本的兼容性。但是，如果不需要后向兼容性，则应考虑从现在开始使用新函数，因为它们可以更加准确地描述其功能。语法：NORMDIST(x,mean,standard_dev,cumulative)NORMDIST 函数语法具有下列参数 （参数：为操作、事件、方法、属性、函数或过程提供信息的值。）：X 必需。需要计算其分布的数值。Mean 必需。分布的算术平均值。Standard_dev 必需。分布的标准偏差。Cumulative 必需。决定函数形式的逻辑值。如果 Cumulative 为 TRUE，NORMDIST 返回累积分布函数；如果为 FALSE，则返回概率密度函数。说明如果 mean 或 standard_dev 为非数值型，函数 NORMDIST 返回错误值 #VALUE!。如果 standard_dev ≤ 0，函数 NORMDIST 返回错误值 #NUM!。如果 mean = 0，standard_dev = 1，
