Запитання з тегом «python»

Я теоретично розумію (начебто), як вони працюватимуть, але не впевнений, як реально використовувати метод ансамблю (наприклад, голосування, зважені суміші тощо). Які хороші ресурси для впровадження ансамблевих методів? Чи є якісь ресурси щодо впровадження в Python? Редагувати: Щоб прояснити деякі результати на основі обговорення в коментарях, я не шукаю алгоритмів ансамблі, …

13 machine-learning  python  ensemble 

Це також питання, яке дуже стосується Python як верстата для статистики та excel як робочого місця зі статистикою . Я знаю, що про Рубі проти Python ведеться велика дискусія, але це питання не в цьому. Я думав, що Рубі швидше, ніж Python і має дуже природний синтаксис, може принести користь …

13 r  python  software  ruby 

Я бачив посилання на вивчення баєсівської теорії ймовірностей в R, і мені було цікаво, чи є щось подібне, можливо, конкретно в Python? Орієнтований на вивчення байєсівської теорії ймовірностей, умовиводу, максимальної оцінки ймовірності, графічних моделей і подібного роду?

13 machine-learning  bayesian  python  graphical-model 

Зачинено. Це питання поза темою . Наразі відповіді не приймаються. Хочете вдосконалити це питання? Оновіть питання, щоб воно було тематичним для перехресної перевірки. Закрито 6 місяців тому . Чи є хороша бібліотека пітонів для навчання підсилених дерев рішень?

13 python  cart  boosting 

Я налаштовував модель за допомогою caret, але потім повторно запустив модель за допомогою gbmпакета. Наскільки я розумію, що caretпакет використовує gbmі вихід повинен бути однаковим. Однак, лише швидкий тестовий пробіг із застосуванням data(iris)показує невідповідність моделі приблизно 5%, використовуючи RMSE і R ^ 2 в якості метрики оцінювання. Я хочу знайти …

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 

В даний час я намагаюся обчислити BIC для мого набору даних про іграшки (ofc iris (:). Я хочу відтворити результати, як показано тут (рис. 5). Цей документ також є моїм джерелом для формул BIC). У мене є 2 проблеми з цим: Позначення: ninin_i = кількість елементів кластераiii CiCiC_i = центральні …

13 python  k-means  scikit-learn  bic 

Намагаюся вивчити деякі Python та Sklearn, але для своєї роботи мені потрібно запустити регресії, які використовують розподіл помилок із сімей Пуассона, Гамми та особливо Tweedie. Я нічого не бачу в документації про них, але вони знаходяться в декількох частинах розподілу R, тому мені було цікаво, чи хтось бачив реалізацію для …

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

У мене траєкторія об'єкта у двомірному просторі (поверхні). Траєкторія задається у вигляді послідовності (x,y)координат. Я знаю, що мої вимірювання шумні, і іноді я маю очевидні люди. Отже, я хочу відфільтрувати свої спостереження. Наскільки я зрозумів фільтр Кальмана, він робить саме те, що мені потрібно. Отже, я намагаюся ним скористатися. Я …

12 python  kalman-filter  smoothing 

Аутсайдер у галузі ML / DL; розпочав курс глибокого навчання Udacity, який базується на Tensorflow; виконання завдання 3 завдання 4; намагаючись налаштувати рівень навчання за допомогою наступної конфігурації: Розмір партії 128 Кількість кроків: достатньо, щоб заповнити 2 епохи Розміри прихованих шарів: 1024, 305, 75 Ініціалізація ваги: ​​усічений нормальний з std. …

12 python  machine-learning  tensorflow  deep-learning 

Я хотів би провести порядкову логістичну регресію в Python - для змінної відповіді з трьома рівнями та з кількома пояснювальними факторами. statsmodelsПакет підтримує двійковий логит і модель полиномиального логіт (MNLogit), але не впорядковану логит. Оскільки основна математика не така вже й інша, мені цікаво, чи можна її легко реалізувати, використовуючи …

12 categorical-data  python  logit  ordered-logit  statsmodels 

Я знайомлюсь із статистикою Байєса, читаючи книгу " Проведення байєсівського аналізу даних " Джона К. Крушке, також відомого як "цуценя книга". У розділі 9 ієрархічні моделі знайомляться з цим простим прикладом: а спостереження Бернуллі - 3 монети, кожні 10 фліп. Один показує 9 голів, інший 5 голів та інший 1 …

12 bayesian  interpretation  python  mcmc  autocorrelation 

У мене дуже великий набір даних, і близько 5% випадкових значень відсутні. Ці змінні співвідносяться між собою. Наступний приклад набору даних R - це лише іграшковий приклад з манекено-корельованими даними. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol = 10000) colnames(xmat) <- paste ("M", …

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 

Ми досліджуємо байєсівські статистичні випробування, і натрапимо на дивне (на мене принаймні) явище. Розглянемо наступний випадок: нас цікавить вимірювання того, яке населення, А чи В, має більш високий коефіцієнт конверсії. Для перевірки встановлюємо , тобто ймовірність конверсії однакова в обох групах. Ми створюємо штучні дані за допомогою біноміальної моделі, наприкладpA=pBpA=pBp_A …

12 hypothesis-testing  bayesian  binomial  python  beta-distribution 

Здається, існує кілька варіантів роботи з моделями Gaussian Mixure (GMM) в Python. На перший погляд є щонайменше: PyMix - http://www.pymix.org/pymix/index.php Інструменти для моделювання сумішей PyEM - http://www.ar.media.kyoto-u.ac.jp/members/david/softwares/em/, який є частиною панелі інструментів Scipy і, здається, зосереджений на оновленнях GMM : Зараз відомий як sklearn.mixture . PyPR - http://pypr.sourceforge.net/ розпізнавання образів …

12 normal-distribution  python  mixture 

Я працюю з бібліотекою scikit-learn в python. У наведеному нижче коді я прогнозую ймовірність, але не знаю, як прочитати вихід. Тестування даних 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]) Розділіть набір даних X_train, X_test, y_train, y_test = cross_validation.train_test_split(X, y, test_size=0.5, random_state=0) …

12 python  scikit-learn