Вопросы с тегом «python»

В настоящее время работает в Octave, но из-за плохой документации прогресс очень медленный. Какой язык прост в изучении и использовании и хорошо документирован для решения проблем машинного обучения? Я ищу прототип на небольшом наборе данных (тысячи примеров), поэтому скорость не важна. РЕДАКТИРОВАТЬ: я разрабатываю механизм рекомендации. Итак, я заинтересован в …

12 r  machine-learning  matlab  software  python 

Закрыто. Этот вопрос не по теме . В настоящее время он не принимает ответы. Хотите улучшить этот вопрос? Обновите вопрос, чтобы он соответствовал теме перекрестной проверки. Закрыто 3 года назад . У меня есть пустой массив с m столбцами и n строками, столбцы с размерами и точками данных строк. Теперь …

12 python  kernel-trick  numpy 

Чтобы выполнить анализ главных компонентов (PCA), вы должны вычесть средние значения каждого столбца из данных, вычислить матрицу коэффициентов корреляции и затем найти собственные векторы и собственные значения. Ну, скорее, это то, что я сделал, чтобы реализовать его в Python, за исключением того, что он работает только с небольшими матрицами, потому …

12 pca  python 

Я новичок и пытаюсь понять, что показывает график автокорреляции. Я прочитал несколько объяснений из разных источников, таких как эта страница или связанная страница Википедии среди других, которые я здесь не цитирую. У меня есть этот очень простой код, где у меня есть даты в моем индексе в течение года, и …

12 python  autocorrelation  pandas 

Закрыто. Этот вопрос не по теме . В настоящее время он не принимает ответы. Хотите улучшить этот вопрос? Обновите вопрос, чтобы он соответствовал теме перекрестной проверки. Закрыто 2 года назад . Каковы доступные методы / реализации в R / Python для отбрасывания / выбора неважных / важных функций в данных? …

11 r  feature-selection  python 

У меня есть образцы двух классов, которые являются векторами в многомерном пространстве, и я хочу построить их в 2D или 3D. Я знаю о методах уменьшения размерности, но мне нужен действительно простой и легкий в использовании инструмент (в matlab, python или в готовом .exe). Также мне интересно, будет ли представление …

11 data-visualization  matlab  python  dimensionality-reduction 

Я ищу некоторую реализацию Python (в чистом Python или обертывание существующих материалов) HMM и Baum-Welch. Некоторые идеи? Я только что искал в Google, и я нашел очень плохой материал в отношении других методов машинного обучения. Зачем?

11 python  hidden-markov-model 

Закрыто. Этот вопрос не по теме . В настоящее время он не принимает ответы. Хотите улучшить этот вопрос? Обновите вопрос, чтобы он соответствовал теме перекрестной проверки. Закрыто в прошлом году . Я использую сингулярное векторное разложение на матрице и получаю матрицы U, S и Vt. На данный момент я пытаюсь …

11 data-visualization  python  svd 

Я использую скрытое семантическое индексирование, чтобы найти сходство между документами ( спасибо, JMS! ) После уменьшения размеров я попытался использовать кластеризацию k-средних для группировки документов в кластеры, что очень хорошо работает. Но я хотел бы пойти немного дальше и визуализировать документы как набор узлов, где расстояние между любыми двумя узлами …

11 data-visualization  clustering  python  multidimensional-scaling 

mgcvПакет Rимеет две функции для установки взаимодействия Тензор продукта: te()и ti(). Я понимаю основное разделение труда между ними (подгонка нелинейного взаимодействия против разложения этого взаимодействия на основные эффекты и взаимодействие). Чего я не понимаю, так это почему te(x1, x2)и ti(x1) + ti(x2) + ti(x1, x2)может дать (немного) разные результаты. MWE …

11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 

Я пытаюсь понять, как воспроизвести в Python какую-то работу, которую я проделал в SAS. Используя этот набор данных , где мультиколлинеарность является проблемой, я хотел бы выполнить анализ основных компонентов в Python. Я смотрел на scikit-learn и statsmodels, но я не уверен, как взять их результаты и преобразовать их в …

11 pca  python  scikit-learn 

Я пытаюсь построить границу решения алгоритма персептрона, и я действительно запутался в нескольких вещах. Мои входные экземпляры имеют форму , в основном это двумерный входной экземпляр ( x 1 и x 2 ) и целевое значение двоичного класса ( y ) [1 или 0].[(x1,x2),y][(x1,x2),y][(x_{1},x_{2}), y]x1x1x_{1}x2x2x_{2}yyy Следовательно, мой весовой вектор имеет …

11 machine-learning  neural-networks  python  decision-theory  perceptron 

Почему p-значения и статистика ks-теста уменьшаются с увеличением размера выборки? Возьмите этот код Python в качестве примера: import numpy as np from scipy.stats import norm, ks_2samp np.random.seed(0) for n in [10, 100, 1000, 10000, 100000, 1000000]: x = norm(0, 4).rvs(n) y = norm(0, 4.1).rvs(n) print ks_2samp(x, y) Результаты: Ks_2sampResult(statistic=0.30000000000000004, pvalue=0.67507815371659508) …

11 python  p-value  goodness-of-fit  intuition  scipy 

Я подгоняю набор данных с бинарным целевым классом по случайному лесу. В Python я могу сделать это либо randomforestclassifier, либо randomforestregressor. Я могу получить классификацию напрямую из randomforestclassifier или я могу сначала запустить randomforestregressor и вернуть набор оценочных баллов (непрерывное значение). Затем я могу найти предельное значение, чтобы вывести прогнозируемые …

11 python  random-forest 

Я реализовал следующую функцию для вычисления энтропии: from math import log def calc_entropy(probs): my_sum = 0 for p in probs: if p > 0: my_sum += p * log(p, 2) return - my_sum Результат: >>> calc_entropy([1/7.0, 1/7.0, 5/7.0]) 1.1488348542809168 >>> from scipy.stats import entropy # using a built-in package # …

11 mathematical-statistics  python  entropy