Perguntas com a marcação «python»

Existe uma implementação popular de campos aleatórios condicionais em Python ? Não consigo encontrar nenhum que seja amplamente usado e popular!

32 machine-learning  classification  python  conditional-random-field 

Estou tentando entender por que a saída da regressão logística dessas duas bibliotecas fornece resultados diferentes. Eu estou usando o conjunto de dados do UCLA Idre tutorial , a previsão admitcom base em gre, gpae rank. ranké tratado como variável categórica, por isso é primeiro convertido em variável dummy com …

31 regression  logistic  python  scikit-learn  statsmodels 

Hinton e Salakhutdinov, em Reduzindo a dimensionalidade dos dados com redes neurais, a Science 2006 propôs um PCA não linear através do uso de um autoencoder profundo. Eu tentei construir e treinar um autoencoder PCA com Tensorflow várias vezes, mas nunca consegui obter melhores resultados do que o PCA linear. …

31 pca  python  deep-learning  tensorflow  autoencoders 

Eu tenho uma CNN de quatro camadas para prever a resposta ao câncer usando dados de ressonância magnética. Eu uso as ativações da ReLU para introduzir não-linearidades. A precisão e a perda do trem aumentam e diminuem monotonicamente, respectivamente. Mas, a precisão do meu teste começa a flutuar bastante. Eu …

31 machine-learning  python  deep-learning 

Estou usando a ferramenta libsvm ( http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/ ) para classificação de vetores de suporte. No entanto, estou confuso sobre o formato dos dados de entrada. No README: O formato do arquivo de dados de treinamento e teste é: <label> <index1>:<value1> <index2>:<value2> ... . . . Cada linha contém uma instância …

31 machine-learning  svm  python  libsvm  c++ 

Eu tenho dois exemplos que eu quero testar (usando python) se eles são desenhados da mesma distribuição. Para fazer isso, uso a função estatística ks_2samp de scipy.stats. Retorna 2 valores e encontro dificuldades em interpretá-los. Ajuda por favor!

30 python 

Eu tenho abaixo um exemplo que tirei da documentação sklearn.metrics.classification_report do sklearn. O que não entendo é por que existem valores de pontuação f1, precisão e recordação para cada classe em que acredito que classe é o rótulo do preditor? Eu pensei que a pontuação f1 informa a precisão geral …

29 machine-learning  python  scikit-learn  precision-recall 

Acabei de me deparar com este artigo , que descreve como calcular a repetibilidade (também conhecida como confiabilidade, também conhecida como correlação intraclasse) de uma medição via modelagem de efeitos mistos. O código R seria: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = …

28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 

Eu estava usando a Análise Discriminante Linear (LDA) da scikit-learnbiblioteca de aprendizado de máquina (Python) para redução de dimensionalidade e fiquei um pouco curioso sobre os resultados. Gostaria de saber agora o que o LDA scikit-learnestá fazendo para que os resultados pareçam diferentes, por exemplo, de uma abordagem manual ou …

26 python  scikit-learn  dimensionality-reduction  discriminant-analysis  svd 

Fechadas. Esta questão está fora de tópico . No momento, não está aceitando respostas. Deseja melhorar esta pergunta? Atualize a pergunta para que ela esteja no tópico de Validação cruzada. Fechado há 2 anos . Como podemos calcular o erro médio percentual absoluto (MAPE) de nossas previsões usando Python e …

24 predictive-models  python  scikit-learn  mape 

Estou procurando um módulo Python que execute uma análise de ponto de mudança em uma série temporal. Existem vários algoritmos diferentes e eu gostaria de explorar a eficácia de alguns deles sem precisar rolar manualmente cada um dos algoritmos. Idealmente, eu gostaria de alguns módulos como o bcp (Bayesian Change …

24 time-series  python  change-point 

Se você consultar a documentação http://keras.io/optimizers/, há um parâmetro no SGD para deterioração. Eu sei que isso reduz a taxa de aprendizado ao longo do tempo. No entanto, não consigo descobrir como funciona exatamente. É um valor multiplicado pela taxa de aprendizado, como lr = lr * (1 - decay) …

23 neural-networks  python 

Aqui, dê uma olhada: Você pode ver exatamente onde os dados de treinamento terminam. Os dados de treinamento vão de a 1 .−1−1-1111 Usei Keras e uma rede densa 1-100-100-2 com ativação tanh. Calculo o resultado de dois valores, peq como p / q. Dessa forma, posso obter qualquer tamanho …

21 regression  neural-networks  python  keras 

Estou entendendo algo errado. Este é o meu código usando o sklearn import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from sklearn import decomposition from sklearn import datasets from sklearn.preprocessing import StandardScaler pca = decomposition.PCA(n_components=3) x = np.array([ [0.387,4878, 5.42], [0.723,12104,5.25], [1,12756,5.52], [1.524,6787,3.94], ]) pca.fit_transform(x) Resultado: …

21 pca  python  scikit-learn 

Depois de executar a análise de componentes principais (PCA), quero projetar um novo vetor no espaço do PCA (ou seja, encontrar suas coordenadas no sistema de coordenadas do PCA). Eu calculei o PCA na linguagem R usando prcomp. Agora eu devo poder multiplicar meu vetor pela matriz de rotação PCA. …

21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial