«python» etiketlenmiş sorular

Tensorflow mnist eğitimini takip ediyorum ( https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/examples/tutorials/mnist/mnist_softmax.py ). Öğretici kullanır tf.train.Optimizer.minimize(özellikle tf.train.GradientDescentOptimizer). Degradeleri tanımlamak için hiçbir yere aktarılan bir argüman görmüyorum. Tensör akışı varsayılan olarak sayısal türev kullanıyor mu? Sizin gibi degradeleri geçirmenin bir yolu var mı scipy.optimize.minimize?

10 python  optimization  tensorflow 

Scikit öğrenmesi , neden olduğu hakkında bir açıklama yapmadan model toplama tekniği için çoğunluk oyu yerine olasılıksal öngörü kullanıyor gibi görünmektedir (1.9.2.1. Rastgele Ormanlar). Nedeninin açık bir açıklaması var mı? Ayrıca Rastgele Orman torbalaması için kullanılabilecek çeşitli model toplama teknikleri için iyi bir makale veya inceleme makalesi var mı? Teşekkürler!

10 random-forest  python  scikit-learn  aggregation  bagging 

Ben üstel ağırlıklı ortalama hesaplamak için Python basit bir işlev yazdı: def test(): x = [1,2,3,4,5] alpha = 0.98 s_old = x[0] for i in range(1, len(x)): s = alpha * x[i] + (1- alpha) * s_old s_old = s return s Ancak, karşılık gelen SD'yi nasıl hesaplayabilirim?

10 standard-deviation  python  exponential-smoothing 

Sorun kurulumu PyMC'yi uygulamak istediğim ilk oyuncak sorunlarından biri parametrik olmayan kümelenmedir: bazı veriler verildiğinde, Gauss karışımı olarak modelleyin ve kümelerin sayısını ve her kümenin ortalamasını ve kovaryansını öğrenin. Bu yöntem hakkında bildiklerimin çoğu, Michael Jordan ve Yee Whye Teh'in 2007'den beri (seyreklik öfke haline gelmeden önce) ve son birkaç …

10 bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes 

Bir veri kümesi üzerinde çalışıyorum. Bazı model tanımlama tekniklerini kullandıktan sonra bir ARIMA (0,2,1) modeliyle çıktım. Orijinal veri setimin 48. gözleminde yenilikçi bir aykırı değer (IO) tespit etmek için R'deki detectIOpaketteki işlevi kullandım .TSA Öngörme amacıyla kullanabilmem için bu aykırı değeri modelime nasıl dahil edebilirim? ARIMAX modelini kullanmak istemiyorum çünkü …

10 r  time-series  arima  outliers  hypergeometric  fishers-exact  r  time-series  intraclass-correlation  r  logistic  glmm  clogit  mixed-model  spss  repeated-measures  ancova  machine-learning  python  scikit-learn  distributions  data-transformation  stochastic-processes  web  standard-deviation  r  machine-learning  spatial  similarities  spatio-temporal  binomial  sparse  poisson-process  r  regression  nonparametric  r  regression  logistic  simulation  power-analysis  r  svm  random-forest  anova  repeated-measures  manova  regression  statistical-significance  cross-validation  group-differences  model-comparison  r  spatial  model-evaluation  parallel-computing  generalized-least-squares  r  stata  fitting  mixture  hypothesis-testing  categorical-data  hypothesis-testing  anova  statistical-significance  repeated-measures  likert  wilcoxon-mann-whitney  boxplot  statistical-significance  confidence-interval  forecasting  prediction-interval  regression  categorical-data  stata  least-squares  experiment-design  skewness  reliability  cronbachs-alpha  r  regression  splines  maximum-likelihood  modeling  likelihood-ratio  profile-likelihood  nested-models 

Biraz kafam karıştı. Birisi bana iki terim arasındaki karşılıklı bilginin, ikili terim olarak ağırlıklar içeren bir terim belgesi matrisine dayalı olarak nasıl hesaplanacağını açıklayabilir mi? D e c u m e n t 1D e c u m e n t 2D e c u m e n t 3'Wh …

10 python  information-theory  mutual-information  numpy  pandas 

Daha fazla istatistik öğrenmeye çalışan bir yazılım mühendisi olduğum için, başlamadan önce beni affetmen gerekecek, bu ciddi yeni bölge ... Ben öğrenme been PyMC ve bazı gerçekten (gerçekten) basit örnekleri çalışma. Çalışamadığım (ve ilgili örnekleri bulamadığım) bir problem, iki normal dağılımdan üretilen verilere bir model uydurmaktır. Diyelim ki 1000 değerim …

10 modeling  python  pymc 

Soliton dağıtım kümesi üzerinde ayrı bir olasılık dağılımıdır olasılık fonksiyonlu{ 1 , … , N}{1,…,N}\{1,\dots, N\} p ( 1 ) = 1N-,p ( k ) = 1k ( k - 1 )için k ∈ { 2 , ... , N}p(1)=1N,p(k)=1k(k−1)for k∈{2,…,N} p(1)=\frac{1}{N},\qquad p(k)=\frac{1}{k(k-1)}\quad\text{for }k\in\{2,\dots, N\} İdeal bir rasgele sayı üreteci …

10 distributions  python 

Bir veri kümesi ile R kullanarak lognormal bir model taktım. Ortaya çıkan parametreler: meanlog = 4.2991610 sdlog = 0.5511349 Bu modeli daha önce hiç kullanmadığım Scipy'ye aktarmak istiyorum. Scipy kullanarak, 1 ve 3.1626716539637488e + 90 - çok farklı sayıların bir şekil ve ölçeğini elde edebildim. Ayrıca meanlog ve sdlog exp …

10 r  python  numpy  scipy 

Bu benim egzersiz verilerim: 200.000 Örnek x 10.000 Özellikler. Bu yüzden eğitim veri matrisim - 200.000 x 10.000. Her örnek için özellikleri oluştururken, her veri kümesini tek tek (bir örnek sonra) kaydederek bellek sorunları olmadan bunu düz bir dosyaya kaydetmeyi başardım. Ancak, şimdi Milk , SVM ışığı veya başka bir …

10 machine-learning  dataset  algorithms  python 

Şu anda t-SNE kullanarak yüksek boyutlu verilerin görselleştirilmesini araştırıyorum. Karışık ikili ve sürekli değişkenler ile bazı veriler var ve veri ikili verileri çok kolayca küme gibi görünüyor. Tabii ki bu ölçeklenmiş (0 ile 1 arasında) veriler için beklenir: Öklid mesafesi her zaman ikili değişkenler arasında en büyük / en küçük …

10 python  dimensionality-reduction  unsupervised-learning  tsne  mixed-type-data 

Python tüm kategorik değişkenleri bulmak için gereken bir veri çerçevesi var. Sütun türünü denetlemek her zaman işe yaramaz çünkü inttür de kategorik olabilir. Bu yüzden bir sütunun kategorik olup olmadığını belirlemek için doğru hipotez testi yöntemini bulmak için yardım arıyorum. Ki-kare testinin altında çalışıyordum ama bunun yeterince iyi olup olmadığından …

10 hypothesis-testing  categorical-data  python  chi-squared  categorical-encoding 

Kümeleme performansını değerlendirmeye çalışıyorum. Metriklerle ilgili skiscit-learn belgelerini okuyordum . ARI ve AMI arasındaki farkı anlamıyorum. Bana öyle geliyor ki aynı şeyi iki farklı şekilde yapıyorlar. Belgelerden alıntı: Ground_tre sınıfı atamaları label_true ve aynı sample_pred örneklerinin kümeleme algoritması atamaları hakkında bilgi verildiğinde, düzeltilmiş Rand endeksi , iki atamanın benzerliğini ölçen, …

10 clustering  python  scikit-learn 

Programımda, her biri büyük bir veri kümesi örneklemek için kullanılan kendi RNG ile N ayrı iş parçacıkları çalıştırmak gerekir. Sonuçların çoğaltılması için tüm bu süreci tek bir değerle tohumlayabilmem gerekiyor. Her indeks için tohumu basitçe art arda artırmak yeterli midir? Şu anda Mersenne Twister sahte rasgele sayı üreteci kullanan numpy's …

10 python  monte-carlo  random-generation  numpy 

İşte benim Python özellik seçim yöntemi için Kod : from sklearn.svm import LinearSVC from sklearn.datasets import load_iris iris = load_iris() X, y = iris.data, iris.target X.shape (150, 4) X_new = LinearSVC(C=0.01, penalty="l1", dual=False).fit_transform(X, y) X_new.shape (150, 3) Ancak yeni X (bağımlı değişken - X_new) aldıktan sonra, bu yeni güncellenen değişkente …

10 feature-selection  python  scikit-learn