Запитання з тегом «python»

Багато людей використовують для своїх статистичних даних основний інструмент, наприклад, Excel або іншу електронну таблицю, SPSS, Stata або R. Вони можуть звернутися до певного пакету для дуже особливих потреб, але багато чого можна зробити за допомогою простої таблиці або загального пакета статистики або середовища програмування статистики. Мені завжди подобався Python …

355 r  spss  stata  python 

Я використовую Python Keras packageдля нейронної мережі. Це посилання . Чи batch_sizeдорівнює кількості тестових зразків? З Вікіпедії ми маємо цю інформацію: Однак в інших випадках для оцінки градієнта суми можуть знадобитися дорогі оцінки градієнтів з усіх функцій підсумовування. Коли навчальний набір величезний і не існує простих формул, оцінка сум градієнтів …

174 neural-networks  python  terminology  keras 

У багатьох бібліотеках нейронної мережі є "вбудовувальні шари", як у Кераса або Лазанья . Я не впевнений, що розумію його функцію, незважаючи на те, що я читав документацію. Наприклад, у документації Keras написано: Перетворіть додатні цілі числа (індекси) у вектори денс фіксованого розміру, наприклад. [[4], [20]] -> [[0,25, 0,1], [0,6, …

92 machine-learning  neural-networks  python  word-embeddings 

Я починаю балуватися з використанням glmnetз LASSO регресією , де мій результат становить інтерес дихотомический. Я створив невеликий макетний кадр даних нижче: 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, …

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 

Фон Я працюю в Центрі мережевих операцій, ми відстежуємо комп'ютерні системи та їх роботу. Однією з ключових показників для моніторингу є кількість відвідувачів / клієнтів, які зараз підключені до наших серверів. Щоб зробити його видимим, ми (команда Ops) збираємо такі показники, як дані часових рядів та малюємо графіки. Графіт дозволяє …

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

Яка відповідна стратегія розподілу набору даних? Я прошу зворотний зв'язок на наступний підхід ( а нема на окремих параметрів , таких як test_sizeабо n_iter, але якщо я X, y, X_train, y_train, X_test, і y_testвідповідним чином і , якщо послідовність має сенс): (продовження цього прикладу з документації scikit-learn) 1. Завантажте набір …

69 machine-learning  cross-validation  python  scikit-learn 

Я треную нейронну мережу для класифікації набору об'єктів на n-класи. Кожен об'єкт може належати одночасно до декількох класів (багатокласний, багатозначний). Я читав, що для проблем із класом зазвичай рекомендується використовувати softmax та категоричну перехресну ентропію як функцію втрати замість mse, і я розумію більш-менш чому. У моїй проблемі мульти-етикетки не …

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

У багатьох навчальних посібниках чи посібниках начебто випливає, що R та пітон співіснують як доповнюючі компоненти процесу аналізу. Однак на моє непідготовлене око здається, що обидві мови роблять те саме. Тож моє питання полягає в тому, чи існують справді спеціалізовані ніші для двох мов чи це лише особисті переваги, чи …

54 r  python  software 

Я розглядаю можливість використання бібліотек Python для експериментів з машинного навчання. Поки що я покладався на WEKA, але в цілому був досить незадоволений. Це передусім тому, що я вважаю, що WEKA не настільки добре підтримується (дуже мало прикладів, документація є рідкою, а підтримка спільноти є меншою, ніж бажана на моєму …

53 machine-learning  python 

Мені цікаво, чи є пакети для python, який здатний виконувати аналіз виживання. Я використовував пакет виживання в R, але хотів би перенести свою роботу на python.

46 survival  python 

Я намагаюся інтерпретувати змінні ваги, задані встановленням лінійного SVM. (Я використовую scikit-learn ): from sklearn import svm svm = svm.SVC(kernel='linear') svm.fit(features, labels) svm.coef_ Я не можу знайти нічого в документації, яка б конкретно вказувала, як обчислюються чи тлумачаться ці ваги. Чи має ознака ваги щось спільне з класом?

42 svm  feature-selection  python  scikit-learn 

Чи різні програми Pandas, Statsmodels та Scikit вчаться в машинному навчанні / статистичних операціях, або вони доповнюють одна одну? Який із них має найповніший функціонал? Який із них активно розробляється та / або підтримується? Я маю здійснити логістичну регресію. Будь-які пропозиції щодо того, який із них я повинен використовувати?

41 machine-learning  python  scikit-learn  statsmodels  pandas 

Я отримую 100% точність для свого дерева рішень. Що я роблю неправильно? Це мій код: 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 = …

38 machine-learning  python  cart  accuracy 

У мене є набір даних, який не впорядкований якимось особливим чином, але при графіку чітко визначено дві чіткі тенденції. Проста лінійна регресія тут насправді не була б адекватною через чітке розмежування двох серій. Чи є простий спосіб отримати дві незалежні лінійні лінії тренду? Для запису я використовую Python, і мені …

34 time-series  python  curve-fitting 

Я натрапив на цей документ, який використовує виявлення аномалії посилань для прогнозування актуальних тем, і мені здалося, що це неймовірно інтригує. Документ - "Виявлення нових тем у соціальних потоках за допомогою виявлення аномалії посилань" . Я б хотів тиражувати це на інший набір даних, але я недостатньо знайомий з методами, …

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