«python» etiketlenmiş sorular

Teorik olarak (nasıl çalışacaklarını) anlıyorum, ama aslında bir topluluk yöntemini (oylama, ağırlıklı karışımlar, vb.) Kullanmayı nasıl yapacağımdan emin değilim. Topluluk yöntemlerini uygulamak için iyi kaynaklar nelerdir? Python'da uygulama ile ilgili belirli kaynaklar var mı? DÜZENLE: Bazı yorumlarda tartışmaya dayanarak temizlemek için, randomForest, vb gibi topluluk algoritmaları aramıyorum. Bunun yerine, farklı …

13 machine-learning  python  ensemble 

Bu aynı zamanda çok ilgilidir bir sorudur tezgahı bir istatistik olarak Python ve bir istatistik tezgâha olarak excel . Ruby ile Python hakkında çok büyük bir tartışma olduğunu biliyorum ama bu sorunun konusu bu değil. Ben Ruby hızlı Python daha olmak ve çok doğal bir sözdizimi istatistiklerini anlamama faydalı olacağını …

13 r  python  software  ruby 

R'de Bayes olasılık teorisini öğrenmek için referanslar gördüm ve bunun gibi özellikle de Python'da daha fazla şey olup olmadığını merak ediyordum. Bayes olasılık teorisini, çıkarımını, maksimum olabilirlik tahminini, grafik modelleri ve sıralamayı öğrenmeye yönelik mi?

13 machine-learning  bayesian  python  graphical-model 

Kapalı. Bu soru konu dışı . Şu anda cevapları kabul etmiyor. Bu soruyu geliştirmek ister misiniz? Sorunuzu güncelleyin o yüzden -konu üzerinde Çapraz doğrulanmış için. 6 ay önce kapalı . Güçlendirilmiş karar ağaçlarının eğitimi için iyi bir python kütüphanesi var mı?

13 python  cart  boosting 

Model kullanarak ayar yapıyordum caret, ancak gbmpaketi kullanarak modeli yeniden çalıştırıyorum . Anladığım kadarıyla caretpaketin kullandığı gbmve çıktı aynı olmalı. Bununla birlikte, sadece hızlı bir test çalıştırması data(iris), değerlendirme metriği olarak RMSE ve R ^ 2 kullanılarak modelde yaklaşık% 5 tutarsızlık gösterir. Kısmi bağımlılık grafiklerini kullanmak için en iyi model …

13 r  caret  gbm  matrix  linear-algebra  logistic  modeling  logit  ordered-logit  r  confidence-interval  survival  population  weibull  classification  separation  hypothesis-testing  correlation  statistical-significance  p-value  python  r  data-visualization  r  regression  multiple-regression  chi-squared  multivariate-analysis  distributions  random-variable  experiment-design  distributions  poisson-regression  residuals  excel  time-series  garch  var  survival  modeling  cox-model  interaction  r  pca  normality-assumption 

Şu anda oyuncak veri setim için BIC'yi hesaplamaya çalışıyorum (ofc iris (:). Sonuçları burada gösterildiği gibi çoğaltmak istiyorum (Şekil 5) Bu makale aynı zamanda BIC formülleri için kaynağım. Bu konuda 2 problemim var: Gösterim: ninin_i ben küme eleman = sayısıiii CiCiC_i i = küme merkez koordinatlarıiii xjxjx_j i = küme …

13 python  k-means  scikit-learn  bic 

Bazı Python ve Sklearn öğrenmeye çalışıyorum, ancak çalışmalarım için Poisson, Gamma ve özellikle Tweedie ailelerinden hata dağılımlarını kullanan regresyonları çalıştırmam gerekiyor. Onlarla ilgili belgelerde hiçbir şey görmüyorum, ancak R dağıtımının çeşitli kısımlarındalar, bu yüzden herhangi birinin Python için herhangi bir yerde uygulama görüp görmediğini merak ediyordum. Beni Tweedie dağıtımının SGD …

13 generalized-linear-model  python  scikit-learn  gradient-descent  tweedie-distribution 

2B alanda (bir yüzey) bir nesnenin yörüngesi var. Yörünge bir (x,y)koordinat dizisi olarak verilir . Ölçümlerimin gürültülü olduğunu ve bazen belirgin aykırı değerlerim olduğunu biliyorum. Bu yüzden gözlemlerimi filtrelemek istiyorum. Kalman filtresini anladığım kadarıyla, tam olarak ihtiyacım olanı yapıyor. Bu yüzden kullanmaya çalışıyorum. Burada bir python uygulaması buldum . Ve …

12 python  kalman-filter  smoothing 

ML / DL alanından bir yabancı; Tensorflow'a dayanan Udacity Derin Öğrenme kursuna başladı; ödev 3 problemini yapmak 4; öğrenme hızını aşağıdaki yapılandırma ile ayarlamaya çalışmak: Parti büyüklüğü 128 Adım sayısı: 2 dönemi doldurmak için yeterli Gizli katmanların boyutları: 1024, 305, 75 Ağırlık başlatma: std ile normal kesildi. sqrt (2 / …

12 python  machine-learning  tensorflow  deep-learning 

Python'da sıralı bir lojistik regresyon yapmak istiyorum - üç seviyeli ve birkaç açıklayıcı faktörlü bir cevap değişkeni için. statsmodelsPaket ikili logit ve Çok terimli logit (MNLogit) modellerini değil, sipariş edilen logit destekler. Temel matematik o kadar farklı olmadığından, bunları kullanarak kolayca uygulanıp uygulanamayacağını merak ediyorum. (Alternatif olarak, çalışan diğer Python …

12 categorical-data  python  logit  ordered-logit  statsmodels 

"Yavru kitap" olarak da bilinen John K. Kruschke'nin Bayesian Veri Analizi adlı kitabını okuyarak Bayesci istatistiklere aşina oluyorum . 9. bölümde, hiyerarşik modeller bu basit örnekle tanıtılmaktadır: ve Bernoulli gözlemleri 3'er madeni paradır, her biri 10 döndürür. Biri 9 kafa, diğeri 5 kafa ve diğeri 1 kafa gösterir.yj benθjμκ∼ B …

12 bayesian  interpretation  python  mcmc  autocorrelation 

Çok büyük bir veri setim var ve yaklaşık% 5 rasgele değerler eksik. Bu değişkenler birbiriyle ilişkilidir. Aşağıdaki örnek R veri kümesi sadece yapay korelasyonlu verilere sahip bir oyuncak örneğidir. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol = 10000) colnames(xmat) <- paste ("M", 1:10000, …

12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 

Bayesian istatistik testlerini araştırıyoruz ve garip (en azından benim için) bir fenomenle karşılaşıyoruz. Şu durumu düşünün: Hangi popülasyonun (A veya B) daha yüksek dönüşüm oranına sahip olduğunu ölçmek istiyoruz. Bir sağlık kontrolü için, , yani dönüşüm olasılığı her iki grupta da eşit. Bir binom modeli kullanarak yapay veriler , örneğinpbir= …

12 hypothesis-testing  bayesian  binomial  python  beta-distribution 

Python'da Gauss Karışım Modelleri (GMM) ile çalışmak için çeşitli seçenekler var gibi görünüyor. İlk bakışta en az: PyMix - http://www.pymix.org/pymix/index.php Karışım modelleme araçları - PyEM http://www.ar.media.kyoto-u.ac.jp/members/david/softwares/em/ Scipy araç kutusu bir parçasıdır ve gmms odaklanmak gibi görünüyor Şimdi bir deyişle: Güncellemesi sklearn.mixture . PyPR - http://pypr.sourceforge.net/ örüntü tanıma ve GMM'ler dahil …

12 normal-distribution  python  mixture 

Python'da scikit-learn kütüphanesi ile çalışıyorum. Aşağıdaki kodda, olasılığı tahmin ediyorum, ancak çıktıyı nasıl okuyacağımı bilmiyorum. Verileri test etme from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier as RF from sklearn import cross_validation X = np.array([[5,5,5,5],[10,10,10,10],[1,1,1,1],[6,6,6,6],[13,13,13,13],[2,2,2,2]]) y = np.array([0,1,1,0,1,2]) Veri kümesini böl X_train, X_test, y_train, y_test = cross_validation.train_test_split(X, y, test_size=0.5, random_state=0) Olasılığı hesapla clf = …

12 python  scikit-learn