PINE LIBRARY
تم تحديثه Feature Scaling

Library "Feature_Scaling"
FS: This library helps you scale your data to certain ranges or standarize, normalize, unit scale or min-max scale your data in your prefered way. Mostly used for normalization purposes.
minmaxscale(source, min, max, length)
minmaxscale: Min-max normalization scales your data to set minimum and maximum range
Parameters:
source
min
max
length
Returns: res: Data scaled to the set minimum and maximum range
meanscale(source, length)
meanscale: Mean normalization of your data
Parameters:
source
length
Returns: res: Mean normalization result of the source
standarize(source, length, biased)
standarize: Standarization of your data
Parameters:
source
length
biased
Returns: res: Standarized data
unitlength(source, length)
unitlength: Scales your data into overall unit length
Parameters:
source
length
Returns: res: Your data scaled to the unit length
FS: This library helps you scale your data to certain ranges or standarize, normalize, unit scale or min-max scale your data in your prefered way. Mostly used for normalization purposes.
minmaxscale(source, min, max, length)
minmaxscale: Min-max normalization scales your data to set minimum and maximum range
Parameters:
source
min
max
length
Returns: res: Data scaled to the set minimum and maximum range
meanscale(source, length)
meanscale: Mean normalization of your data
Parameters:
source
length
Returns: res: Mean normalization result of the source
standarize(source, length, biased)
standarize: Standarization of your data
Parameters:
source
length
biased
Returns: res: Standarized data
unitlength(source, length)
unitlength: Scales your data into overall unit length
Parameters:
source
length
Returns: res: Your data scaled to the unit length
ملاحظات الأخبار
v2Updated: Fixed Descriptions
minmaxscale(source, min, max, length)
minmaxscale Min-max normalization scales your data to set minimum and maximum range
Parameters:
source: Source data you want to use
min: Minimum value you want
max: Maximum value you want
length: Length of the data you want taken into account
Returns: res Data scaled to the set minimum and maximum range
meanscale(source, length)
meanscale Mean normalization of your data
Parameters:
source: Source data you want to use
length: Length of the data you want taken into account
Returns: res Mean normalization result of the source
standarize(source, length, biased)
standarize Standarization of your data
Parameters:
source: Source data you want to use
length: Length of the data you want taken into account
biased: Whether to do biased calculation while taking standard deviation, default is true
Returns: res Standarized data
unitlength(source, length)
unitlength Scales your data into overall unit length
Parameters:
source: Source data you want to use
length: Length of the data you want taken into account
Returns: res Your data scaled to the unit length
مكتبة باين
كمثال للقيم التي تتبناها TradingView، نشر المؤلف شيفرة باين كمكتبة مفتوحة المصدر بحيث يمكن لمبرمجي باين الآخرين من مجتمعنا استخدامه بحرية. تحياتنا للمؤلف! يمكنك استخدام هذه المكتبة بشكل خاص أو في منشورات أخرى مفتوحة المصدر، ولكن إعادة استخدام هذا الرمز في المنشورات تخضع لقواعد الموقع.
One does not simply win every trade.
إخلاء المسؤولية
لا يُقصد بالمعلومات والمنشورات أن تكون، أو تشكل، أي نصيحة مالية أو استثمارية أو تجارية أو أنواع أخرى من النصائح أو التوصيات المقدمة أو المعتمدة من TradingView. اقرأ المزيد في شروط الاستخدام.
مكتبة باين
كمثال للقيم التي تتبناها TradingView، نشر المؤلف شيفرة باين كمكتبة مفتوحة المصدر بحيث يمكن لمبرمجي باين الآخرين من مجتمعنا استخدامه بحرية. تحياتنا للمؤلف! يمكنك استخدام هذه المكتبة بشكل خاص أو في منشورات أخرى مفتوحة المصدر، ولكن إعادة استخدام هذا الرمز في المنشورات تخضع لقواعد الموقع.
One does not simply win every trade.
إخلاء المسؤولية
لا يُقصد بالمعلومات والمنشورات أن تكون، أو تشكل، أي نصيحة مالية أو استثمارية أو تجارية أو أنواع أخرى من النصائح أو التوصيات المقدمة أو المعتمدة من TradingView. اقرأ المزيد في شروط الاستخدام.