Perguntas com a marcação «python»

Entendo teoricamente (mais ou menos) como eles funcionariam, mas não tenho certeza de como usar um método de conjunto (como votação, misturas ponderadas etc.). Quais são os bons recursos para implementar métodos de ensemble? Existem recursos específicos em relação à implementação em Python? EDITAR: Para esclarecer alguns com base na …

13 machine-learning  python  ensemble 

Essa também é uma questão que se relaciona muito com o Python como bancada de estatística e o Excel como bancada de estatística . Eu sei que há uma enorme discussão sobre Ruby versus Python, mas este não é o ponto nesta questão. Eu pensei que Ruby ser mais rápido …

13 r  python  software  ruby 

Eu já vi referências ao aprendizado da teoria das probabilidades bayesianas em R, e eu queria saber se há mais como isso, talvez especificamente em Python? Voltado para o aprendizado da teoria da probabilidade bayesiana, inferência, estimativa da máxima verossimilhança, modelos gráficos e o tipo?

13 machine-learning  bayesian  python  graphical-model 

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 4 meses . Existe uma boa biblioteca python para o treinamento de árvores de decisão aprimoradas?

13 python  cart  boosting 

No momento, estou tentando calcular o BIC para o meu conjunto de dados de brinquedos (ofc iris (:). Quero reproduzir os resultados conforme mostrado aqui (Fig. 5). Esse documento também é minha fonte para as fórmulas do BIC. Eu tenho 2 problemas com isso: Notação: ninin_i = número de elementos …

13 python  k-means  scikit-learn  bic 

Eu tenho uma trajetória de um objeto em um espaço 2D (uma superfície). A trajetória é dada como uma sequência de (x,y)coordenadas. Sei que minhas medições são barulhentas e às vezes tenho discrepâncias óbvias. Então, eu quero filtrar minhas observações. Tanto quanto eu entendi o filtro Kalman, ele faz exatamente …

12 python  kalman-filter  smoothing 

Estive usando o ajuste de modelo caret, mas depois executei novamente o modelo usando o gbmpacote. Entendo que o caretpacote usa gbme a saída deve ser a mesma. No entanto, apenas um teste rápido usando data(iris)mostra uma discrepância no modelo de cerca de 5% usando RMSE e R ^ 2 …

12 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 

Um estranho para o campo ML / DL; iniciou o curso Udacity Deep Learning, baseado no Tensorflow; fazendo a tarefa 3, problema 4; tentando ajustar a taxa de aprendizado com a seguinte configuração: Tamanho do lote 128 Número de etapas: o suficiente para preencher duas épocas Tamanhos de camadas ocultas: …

12 python  machine-learning  tensorflow  deep-learning 

Gostaria de executar uma regressão logística ordinal em Python - para uma variável de resposta com três níveis e com alguns fatores explicativos. O statsmodelspacote suporta os modelos binário de logit e multinomial logit (MNLogit), mas não o logit ordenado. Como a matemática subjacente não é tão diferente, gostaria de …

12 categorical-data  python  logit  ordered-logit  statsmodels 

Estou me familiarizando com as estatísticas bayesianas lendo o livro Doing Bayesian Data Analysis , de John K. Kruschke, também conhecido como "livro de filhotes". No capítulo 9, modelos hierárquicos são introduzidos com este exemplo simples: yj iθjμκ~ B e r n o u l l i ( θj)~ B …

12 bayesian  interpretation  python  mcmc  autocorrelation 

Eu tenho um conjunto de dados muito grande e faltam cerca de 5% de valores aleatórios. Essas variáveis ​​estão correlacionadas entre si. O exemplo a seguir do conjunto de dados R é apenas um exemplo de brinquedo com dados correlatos simulados. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, …

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 

Estamos investigando testes estatísticos bayesianos e deparamos com um fenômeno estranho (para mim pelo menos). Considere o seguinte caso: estamos interessados ​​em medir qual população, A ou B, tem uma taxa de conversão mais alta. Para uma verificação de sanidade, definimos pA=pBpA=pBp_A = p_B , ou seja, a probabilidade de …

12 hypothesis-testing  bayesian  binomial  python  beta-distribution 

Parece haver várias opções disponíveis para trabalhar com GMMs (Gaussian Mixture Models) em Python. À primeira vista, existem pelo menos: PyMix - http://www.pymix.org/pymix/index.php Ferramentas para modelagem de mistura PyEM - http://www.ar.media.kyoto-u.ac.jp/members/david/softwares/em/, que faz parte da caixa de ferramentas Scipy e parece se concentrar na atualização dos GMMs : Agora conhecida …

12 normal-distribution  python  mixture 

Estou trabalhando com a biblioteca scikit-learn em python. No código abaixo, estou prevendo probabilidade, mas não sei ler a saída. Testando dados 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]) Dividir o conjunto de dados X_train, X_test, y_train, y_test = cross_validation.train_test_split(X, y, …

12 python  scikit-learn 

Tentando aprender um pouco de Python e Sklearn, mas para o meu trabalho eu preciso executar regressões que usem distribuições de erro das famílias Poisson, Gamma e, especialmente, Tweedie. Não vejo nada na documentação sobre eles, mas eles estão em várias partes da distribuição R, então eu queria saber se …

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