«python» etiketlenmiş sorular

Birçok insan, istatistik ihtiyaçları için Excel veya başka bir elektronik tablo, SPSS, Stata veya R gibi bir ana araç kullanır. Çok özel ihtiyaçlar için belirli bir pakete yönelebilirler, ancak basit bir elektronik tablo veya genel istatistik paketi veya istatistik programlama ortamıyla birçok şey yapılabilir. Python'u her zaman bir programlama dili …

355 r  spss  stata  python 

Python Keras packageSinir ağı için kullanıyorum . Bu bağlantı . Is batch_sizetesti numune sayısına eşittir? Wikipedia'dan şu bilgilere sahibiz : Bununla birlikte, diğer durumlarda, toplam gradyanı değerlendirmek, tüm summand işlevlerinden gradyanların pahalı değerlendirmelerini gerektirebilir. Eğitim seti muazzam olduğunda ve basit formüller olmadığında, gradyanların toplamını değerlendirmek çok pahalı olur çünkü gradyanı …

174 neural-networks  python  terminology  keras 

Birçok sinir ağı kütüphanesinde, Keras veya Lasagne'de olduğu gibi 'katmanları gömmek' vardır . Belgeleri okuduğumuza rağmen işlevini anladığımdan emin değilim. Örneğin, Keras belgelerinde şöyle yazıyor: Pozitif tamsayıları (indeksleri) sabit büyüklükteki vektörlere dönüştürün, örn. [[4], [20]] -> [[0.25, 0.1], [0.6, -0.2]] Bilgili bir kişi ne yaptığını ve ne zaman kullanacağınızı açıklayabilir …

92 machine-learning  neural-networks  python  word-embeddings 

Ben kullanımı ile serpmek başlıyorum glmnetile LASSO Regresyon ilgi benim sonuç dikotom olduğunu. Aşağıda küçük bir sahte veri çerçevesi oluşturdum: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, 0.45, 0.99, 0.84, 0.85, 0.67, …

77 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 

Arka fon Network Operations Center'da çalışıyorum, bilgisayar sistemlerini ve performanslarını izliyoruz. İzlenecek kilit ölçütlerden biri, şu anda sunucularımıza bağlı bir dizi ziyaretçi \ müşterisidir. Bunu görünür kılmak için (Ops ekibi) zaman serisi verileri gibi metrikleri topluyoruz ve grafikler çiziyoruz. Grafit bunu yapmamızı sağlıyor, ani düşüşler (çoğunlukla) ve diğer değişiklikler meydana …

70 machine-learning  time-series  python  computational-statistics  anomaly-detection 

Veri kümesini bölmek için uygun bir strateji nedir? Ben şu yaklaşıma ilgili görüşlerinizi (değil gibi bireysel parametrelere test_sizeveya n_iterama kullanılırsa X, y, X_train, y_train, X_test, ve y_testuygun bir şekilde ve sıra mantıklı ise): ( bu örneği scikit-learn belgelerinden uzatarak) 1. Veri kümesini yükleyin from sklearn.datasets import load_digits digits = load_digits() …

70 machine-learning  cross-validation  python  scikit-learn 

Bir dizi nesneyi n sınıflarına ayırmak için sinir ağını eğitiyorum. Her nesne aynı anda birden fazla sınıfa ait olabilir (çoklu sınıf, çoklu etiket). Çok sınıflı problemlerde genellikle mse yerine kayıp fonksiyonu olarak softmax ve kategorik çapraz entropinin kullanılması önerildiğini ve nedenini az çok anladığımı okudum. Çoklu etiket problemim için, her …

64 neural-networks  python  loss-functions  keras  cross-entropy 

Birçok öğreticide veya kılavuzda anlatı, R ve python'un analiz sürecinin tamamlayıcı bileşenleri olarak bir arada bulunduğunu ima ediyor gibi görünmektedir. Eğitimsiz gözlerime göre, iki dil de aynı şeyi yapıyor gibi görünüyor. Öyleyse benim sorum şu ki, iki dil için gerçekten özel nişler var mı, yoksa birisini mi yoksa diğerini mi …

54 r  python  software 

Makine Öğrenimi deneylerimi yapmak için Python kütüphanelerini kullanmayı düşünüyorum. Şimdiye kadar WEKA'ya güveniyordum, ama genel olarak oldukça memnun kaldım. Bunun temel nedeni WEKA'nın o kadar iyi desteklenmediğini tespit etmem (çok az örnek, dokümantasyon seyrek ve topluluk desteği benim deneyimimden daha az isteniyor) ve kendimi yapışkan durumlarda kendime yardım etmeden bulmam. …

53 machine-learning  python 

Hayatta kalma analizi yapabilen python için herhangi bir paket olup olmadığını merak ediyorum. Hayatta kalma paketini R'de kullanıyorum ancak çalışmamı pitona taşımak istiyorum.

46 survival  python 

Doğrusal bir SVM yerleştirerek verilen değişken ağırlıkları yorumlamaya çalışıyorum. (Ben scikit-learn kullanıyorum ): from sklearn import svm svm = svm.SVC(kernel='linear') svm.fit(features, labels) svm.coef_ Belgelerde, bu ağırlıkların nasıl hesaplandığını veya yorumlandığını gösteren hiçbir şey bulamıyorum. Kilo işaretinin dersle ilgisi var mı?

42 svm  feature-selection  python  scikit-learn 

Pandalar, Statsmodels ve Scikit-makine öğrenmesi / istatistiksel işlemlerin farklı uygulamalarını mı öğreniyorlar ya da bunlar birbirlerini tamamlayıcı mı? Bunlardan hangisi en kapsamlı işlevselliğe sahiptir? Hangisi aktif olarak geliştirilir ve / veya desteklenir? Lojistik regresyon uygulamak zorundayım. Bunlardan hangisine kullanmam gerektiği konusunda herhangi bir öneriniz var mı?

41 machine-learning  python  scikit-learn  statsmodels  pandas 

Karar ağacım için% 100 doğruluk elde ediyorum. Neyi yanlış yapıyorum? Bu benim kodum: import pandas as pd import json import numpy as np import sklearn import matplotlib.pyplot as plt data = np.loadtxt("/Users/Nadjla/Downloads/allInteractionsnum.csv", delimiter=',') x = data[0:14] y = data[-1] from sklearn.cross_validation import train_test_split x_train = x[0:2635] x_test = x[0:658] y_train …

38 machine-learning  python  cart  accuracy 

Belirli bir şekilde sıralanmamış bir veri kümesine sahibim, ancak açıkça çizildiğinde iki farklı eğilime sahiptir. İki seri arasındaki net ayrım nedeniyle basit bir doğrusal regresyon burada yeterli olmaz. İki bağımsız doğrusal trend çizgisini elde etmenin basit bir yolu var mı? Kayıt için Python kullanıyorum ve makine öğrenimi de dahil olmak …

34 time-series  python  curve-fitting 

Trend konularını tahmin etmek için link anomalisi tespitini kullanan bu makaleyle karşılaştım ve inanılmaz derecede ilgi çekici buldum: “Sosyal Bağlantılarda Yeni Gelişen Konuları Link Anomalisi Tespiti ile Keşfetmek” . Farklı bir veri setinde çoğaltmayı çok isterdim, ama onları nasıl kullanacaklarını bilecek yöntemlere yeterince aşina değilim. Diyelim ki altı aylık bir …

32 time-series  machine-learning  outliers  python  change-point