Perguntas com a marcação «python»

Atualmente trabalhando no Octave, mas devido à documentação insuficiente, o progresso é muito lento. Qual idioma é fácil de aprender e usar, e bem documentado para resolver problemas de aprendizado de máquina? Estou procurando um protótipo em um pequeno conjunto de dados (milhares de exemplos), para que a velocidade não …

12 r  machine-learning  matlab  software  python 

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 3 anos . Eu tenho uma matriz numpy com m colunas en linhas, as colunas sendo dimensões e …

12 python  kernel-trick  numpy 

Para executar a análise de componentes principais (PCA), é necessário subtrair os dados de cada coluna, calcular a matriz do coeficiente de correlação e, em seguida, localizar os vetores próprios e os valores próprios. Bem, pelo contrário, foi o que fiz para implementá-lo no Python, exceto que funciona apenas com …

12 pca  python 

Sou iniciante e estou tentando entender o que mostra um gráfico de autocorrelação. Li várias explicações de fontes diferentes, como esta página ou a página relacionada da Wikipedia, entre outras que não estou citando aqui. Eu tenho esse código muito simples, onde tenho datas no meu índice por um ano …

12 python  autocorrelation  pandas 

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 . Quais são os métodos / implementação disponíveis no R / Python para descartar / selecionar …

11 r  feature-selection  python 

Eu tenho amostras de duas classes que são vetores no espaço de alta dimensão e quero plotá-las em 2D ou 3D. Conheço as técnicas de redução de dimensionalidade, mas preciso de uma ferramenta realmente simples e fácil de usar (em matlab, python ou um .exe pré-construído). Também me pergunto se …

11 data-visualization  matlab  python  dimensionality-reduction 

Estou procurando alguma implementação python (em python puro ou empacotando materiais existentes) do HMM e Baum-Welch. Algumas ideias? Acabei de pesquisar no google e encontrei material muito ruim em relação a outras técnicas de aprendizado de máquina. Por quê?

11 python  hidden-markov-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 no ano passado . Estou usando decomposição de vetor singular em uma matriz e obtendo as matrizes U, S …

11 data-visualization  python  svd 

Estou usando a indexação semântica latente para encontrar semelhanças entre documentos ( obrigado, JMS! ) Após a redução da dimensão, tentei o agrupamento k-means para agrupar os documentos em clusters, o que funciona muito bem. Mas eu gostaria de ir um pouco mais longe e visualizar os documentos como um …

11 data-visualization  clustering  python  multidimensional-scaling 

O mgcvpacote para Rpossui duas funções para ajustar as interações do produto tensorial: te()e ti(). Entendo a divisão básica do trabalho entre os dois (ajustando uma interação não linear versus decompondo essa interação em efeitos principais e uma interação). O que não entendo é o porquê te(x1, x2)e ti(x1) + …

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 

Estou tentando descobrir como reproduzir em Python algum trabalho que fiz no SAS. Usando esse conjunto de dados , onde a multicolinearidade é um problema, eu gostaria de executar a análise de componentes principais em Python. Analisei o scikit-learn e o statsmodels, mas não sei como obter sua saída e …

11 pca  python  scikit-learn 

Estou tentando traçar o limite de decisão de um algoritmo perceptron e estou realmente confuso sobre algumas coisas. Minhas instâncias de entrada estão no formato , basicamente uma instância de entrada 2D ( x 1 e x 2 ) e um valor alvo de classe binária ( y ) [1 …

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

Por que os valores de p e as estatísticas do teste ks diminuem com o aumento do tamanho da amostra? Tome este código Python como um exemplo: 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) …

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

Ajustei um conjunto de dados com uma classe de destino binário pela floresta aleatória. Em python, eu posso fazer isso por randomforestclassifier ou randomforestregressor. Posso obter a classificação diretamente do randomforestclassifier ou executar o randomforestregressor primeiro e recuperar um conjunto de pontuações estimadas (valor contínuo). Então, encontro um valor de …

11 python  random-forest 

Eu implementei a seguinte função para calcular a entropia: 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 Resultado: >>> calc_entropy([1/7.0, 1/7.0, 5/7.0]) 1.1488348542809168 >>> from scipy.stats import entropy # using a built-in …

11 mathematical-statistics  python  entropy