Вопросы с тегом «python»

Многие люди используют основной инструмент, такой как Excel или другую электронную таблицу, SPSS, Stata или R, для своих статистических нужд. Они могут обратиться к какому-то конкретному пакету для очень особых нужд, но многое можно сделать с помощью простой электронной таблицы или пакета общей статистики или среды программирования статистики. Мне всегда …

355 r  spss  stata  python 

Я использую Python Keras packageдля нейронной сети. Это ссылка . Is batch_sizeравно числу тестовых образцов? Из Википедии у нас есть эта информация: Однако в других случаях оценка градиента суммы может потребовать дорогостоящих оценок градиентов от всех функций слагаемых. Когда обучающий набор огромен и простых формул не существует, оценка сумм градиентов …

176 neural-networks  python  terminology  keras 

Во многих библиотеках нейронных сетей есть «встраиваемые слои», как в Keras или Lasagne . Я не уверен, что понимаю его функцию, несмотря на чтение документации. Например, в документации Keras говорится: Превратить натуральные числа (индексы) в векторы denses фиксированного размера, например. [[4], [20]] -> [[0,25, 0,1], [0,6, -0,2]] Может ли знающий …

92 machine-learning  neural-networks  python  word-embeddings 

Я начинаю баловаться с использованием glmnetс LASSO регрессией , где мой результат представляет интерес дихотомический. Я создал небольшой фрейм данных ниже: 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, …

78 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 работаю в Центре сетевых операций, мы отслеживаем компьютерные системы и их производительность. Одним из ключевых показателей для мониторинга является количество посетителей \ клиентов, которые в настоящее время подключены к нашим серверам. Чтобы сделать это видимым, мы (команда Ops) собираем такие метрики, как данные временных рядов и рисуем графики. …

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

Какова подходящая стратегия для разделения набора данных? Я прошу обратную связь на следующий подход ( а не на отдельных параметров , таких как test_sizeили n_iter, но если я X, y, X_train, y_train, X_test, и y_testсоответствующим образом и , если последовательность имеет смысл): (расширяя этот пример из документации scikit-learn) 1. Загрузите …

70 machine-learning  cross-validation  python  scikit-learn 

Я тренирую нейронную сеть, чтобы классифицировать набор объектов в n-классы. Каждый объект может принадлежать нескольким классам одновременно (несколько классов, несколько меток). Я читал, что для многоклассовых задач обычно рекомендуется использовать softmax и категориальную кросс-энтропию в качестве функции потерь вместо mse, и я более или менее понимаю, почему. Для моей проблемы …

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

Похоже, что во многих руководствах или руководствах описательная часть R и python сосуществуют как дополнительные компоненты процесса анализа. Однако на мой неподготовленный взгляд кажется, что оба языка делают одно и то же. Поэтому мой вопрос: существуют ли действительно специализированные ниши для двух языков или это просто личное предпочтение - использовать …

54 r  python  software 

Я рассматриваю возможность использования библиотек Python для проведения экспериментов по машинному обучению. До сих пор я полагался на WEKA, но в целом был довольно недоволен. Это связано прежде всего с тем, что я обнаружил, что WEKA не так хорошо поддерживается (очень мало примеров, документации мало, а поддержка сообщества менее чем …

53 machine-learning  python 

Мне интересно, есть ли какие-нибудь пакеты для Python, которые способны выполнять анализ выживания. Я использовал пакет для выживания в R, но хотел бы перенести свою работу на python.

46 survival  python 

Я пытаюсь интерпретировать переменные веса, заданные путем подбора линейного SVM. (Я использую scikit-learn ): from sklearn import svm svm = svm.SVC(kernel='linear') svm.fit(features, labels) svm.coef_ Я не могу найти ничего в документации, в которой конкретно указано, как эти веса рассчитываются или интерпретируются. Знак веса имеет какое-либо отношение к классу?

42 svm  feature-selection  python  scikit-learn 

Являются ли Pandas, Statsmodels и Scikit-learn разными реализациями машинного обучения / статистических операций, или они дополняют друг друга? Какой из них обладает наиболее полной функциональностью? Какой из них активно разрабатывается и / или поддерживается? Я должен осуществить логистическую регрессию. Любые предложения относительно того, что из этого я должен использовать?

41 machine-learning  python  scikit-learn  statsmodels  pandas 

Я получаю 100% точность для своего дерева решений. Что я делаю не так? Это мой 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 меня есть набор данных, который не упорядочен каким-либо конкретным способом, но при четком графике имеет две четкие тенденции. Простая линейная регрессия здесь не совсем подходит из-за четкого различия между двумя рядами. Есть ли простой способ получить две независимые линейные линии тренда? Для справки: я использую Python, и я достаточно …

34 time-series  python  curve-fitting 

Я наткнулся на эту статью, в которой используется обнаружение аномалий ссылок для прогнозирования актуальных тем, и я нахожу это невероятно интригующим: статья «Обнаружение новых тем в социальных сетях с помощью обнаружения аномалий ссылок» . Я хотел бы скопировать его на другой набор данных, но я недостаточно знаком с методами, чтобы …

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