Perguntas com a marcação «python»

Muitas pessoas usam uma ferramenta principal como o Excel ou outra planilha, SPSS, Stata ou R para suas necessidades estatísticas. Eles podem recorrer a algum pacote específico para necessidades muito especiais, mas muitas coisas podem ser feitas com uma planilha simples ou um pacote geral de estatísticas ou um ambiente …

355 r  spss  stata  python 

Estou usando Python Keras packagepara rede neural. Este é o link . É batch_sizeigual ao número de amostras de teste? Da Wikipedia, temos esta informação: No entanto, em outros casos, a avaliação do gradiente de soma pode exigir avaliações dispendiosas dos gradientes de todas as funções de soma. Quando o …

175 neural-networks  python  terminology  keras 

Em muitas bibliotecas de redes neurais, existem 'camadas de incorporação', como em Keras ou Lasagne . Não sei se entendi sua função, apesar de ler a documentação. Por exemplo, na documentação do Keras, ele diz: Transforme números inteiros positivos (índices) em vetores densos de tamanho fixo, por exemplo. [[4], [20]] …

92 machine-learning  neural-networks  python  word-embeddings 

Estou começando a se envolver com o uso de glmnetcom LASSO Regressão onde meu desfecho de interesse é dicotômica. Criei um pequeno quadro de dados simulado abaixo: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p …

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 

fundo Estou trabalhando no Network Operations Center, monitoramos os sistemas de computadores e seu desempenho. Uma das principais métricas a serem monitoradas é o número de visitantes \ clientes atualmente conectados aos nossos servidores. Para torná-lo visível, nós (equipe de operações) coletamos métricas como dados de séries temporais e desenhamos …

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

Qual é a estratégia apropriada para dividir o conjunto de dados? I pedir feedback sobre a abordagem seguinte (não sobre os parâmetros individuais como test_sizeou n_iter, mas se eu usasse X, y, X_train, y_train, X_test, e y_testde forma adequada e se a sequência faz sentido): (estendendo este exemplo da documentação …

70 machine-learning  cross-validation  python  scikit-learn 

Estou treinando uma rede neural para classificar um conjunto de objetos em n-classes. Cada objeto pode pertencer a várias classes ao mesmo tempo (multi-classe, multi-rótulo). Li que, para problemas com várias classes, geralmente é recomendável usar softmax e entropia cruzada categórica como a função de perda em vez de mse …

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

Em muitos tutoriais ou manuais, a narrativa parece implicar que R e python coexistem como componentes complementares do processo de análise. Para meus olhos destreinados, no entanto, parece que os dois idiomas fazem o mesmo. Então, minha pergunta é se existem nichos realmente especializados para os dois idiomas ou se …

54 r  python  software 

Estou pensando em usar bibliotecas Python para fazer minhas experiências de Machine Learning. Até agora, eu confiava no WEKA, mas fiquei bastante insatisfeito. Isso ocorre principalmente porque achei que o WEKA não é tão bem suportado (muito poucos exemplos, a documentação é escassa e o apoio da comunidade é menos …

53 machine-learning  python 

Gostaria de saber se existem pacotes para python capazes de executar análises de sobrevivência. Eu tenho usado o pacote de sobrevivência em R, mas gostaria de portar meu trabalho para python.

46 survival  python 

Eu estou tentando interpretar os pesos variáveis ​​dados ajustando um SVM linear. (Estou usando o scikit-learn ): from sklearn import svm svm = svm.SVC(kernel='linear') svm.fit(features, labels) svm.coef_ Não consigo encontrar nada na documentação que indique especificamente como esses pesos são calculados ou interpretados. O sinal do peso tem algo a …

42 svm  feature-selection  python  scikit-learn 

Os Pandas, Statsmodels e Scikit aprendem implementações diferentes de operações estatísticas / de aprendizado de máquina, ou são complementares entre si? Qual destes possui a funcionalidade mais abrangente? Qual deles é desenvolvido e / ou suportado ativamente? Eu tenho que implementar regressão logística. Alguma sugestão sobre qual delas devo usar?

41 machine-learning  python  scikit-learn  statsmodels  pandas 

Estou obtendo uma precisão de 100% para minha árvore de decisão. O que estou fazendo errado? Este é o meu código: 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 …

38 machine-learning  python  cart  accuracy 

Eu tenho um conjunto de dados que não são ordenados de maneira específica, mas quando plotados claramente têm duas tendências distintas. Uma regressão linear simples não seria realmente adequada aqui devido à clara distinção entre as duas séries. Existe uma maneira simples de obter as duas linhas de tendência lineares …

34 time-series  python  curve-fitting 

Encontrei este artigo que usa a detecção de anomalias de links para prever tópicos de tendências e achei incrivelmente intrigante: O artigo é "Descobrindo tópicos emergentes em fluxos sociais por meio da detecção de anomalias de links" . Gostaria de replicá-lo em um conjunto de dados diferente, mas não estou …

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