Perguntas com a marcação «python»

Este é apenas um exemplo que encontrei várias vezes, portanto não tenho dados de amostra. Executando um modelo de regressão linear em R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1é uma variável contínua. x2é categórico e possui três valores, por exemplo, "Baixo", "Médio" e "Alto". No entanto, a saída …

10 r  regression  categorical-data  regression-coefficients  categorical-encoding  machine-learning  random-forest  anova  spss  r  self-study  bootstrap  monte-carlo  r  multiple-regression  partitioning  neural-networks  normalization  machine-learning  svm  kernel-trick  self-study  survival  cox-model  repeated-measures  survey  likert  correlation  variance  sampling  meta-analysis  anova  independence  sample  assumptions  bayesian  covariance  r  regression  time-series  mathematical-statistics  graphical-model  machine-learning  linear-model  kernel-trick  linear-algebra  self-study  moments  function  correlation  spss  probability  confidence-interval  sampling  mean  population  r  generalized-linear-model  prediction  offset  data-visualization  clustering  sas  cart  binning  sas  logistic  causality  regression  self-study  standard-error  r  distributions  r  regression  time-series  multiple-regression  python  chi-squared  independence  sample  clustering  data-mining  rapidminer  probability  stochastic-processes  clustering  binary-data  dimensionality-reduction  svd  correspondence-analysis  data-visualization  excel  c#  hypothesis-testing  econometrics  survey  rating  composite  regression  least-squares  mcmc  markov-process  kullback-leibler  convergence  predictive-models  r  regression  anova  confidence-interval  survival  cox-model  hazard  normal-distribution  autoregressive  mixed-model  r  mixed-model  sas  hypothesis-testing  mediation  interaction 

Eu sou novo em Keras e preciso de sua ajuda. Estou treinando uma rede neural em Keras e minha função de perda é a diferença ao quadrado entre a saída e o valor-alvo da rede. Eu quero otimizar isso usando a Descida de gradiente. Depois de passar por alguns links …

10 neural-networks  python  gradient-descent  keras  sgd 

Quais são os testes de sazonalidade mais simples para séries temporais? Sendo mais específico, quero testar se specific time series the seasonal componenté significativo. Quais são os pacotes recomendados no Python / R?

9 r  time-series  hypothesis-testing  python  seasonality 

Pegue 20 pontos aleatórios em um espaço de 10.000 dimensões com cada ID de coordenada de . Divida-os em 10 pares ("casais") e adicione a média de cada par ("um filho") ao conjunto de dados. Em seguida, faça o PCA nos 30 pontos resultantes e plote PC1 vs PC2.N( 0 …

9 pca  python  high-dimensional  genetics  gwas 

Estou tentando avaliar o desempenho do cluster. Eu estava lendo a documentação do skiscit-learn em métricas . Eu não entendo a diferença entre ARI e AMI. Parece-me que eles fazem a mesma coisa de duas maneiras diferentes. Citando a partir da documentação: Dado o conhecimento das atribuições básicas da classe …

9 clustering  python  scikit-learn 

Para alguma finalidade, eu preciso gerar números aleatórios (dados) a partir da distribuição "uniforme inclinado". A "inclinação" desta distribuição pode variar em algum intervalo razoável e, em seguida, minha distribuição deve mudar de uniforme para triangular com base na inclinação. Aqui está minha derivação: Vamos simplificar e gerar os dados …

9 r  distributions  python  random-generation  uniform 

Preciso implementar a detecção de anomalias em vários conjuntos de dados de séries temporais. Eu nunca fiz isso antes e estava esperando por alguns conselhos. Estou muito confortável com o python, então prefiro que a solução seja implementada (a maior parte do meu código é python para outras partes do …

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

Vi este post na Moz, que apresentava um funil de marketing segmentado: Esse tipo de coisa teria muito valor no meu trabalho. O que não faço ideia é como visualizar dados brutos para mostrar um funil segmentado como este. A ideia é que os leads de vendas venham de diferentes …

9 data-visualization  python  funnel-plot 

Gostaria de codificar um kmeans agrupado em python usando pandas e scikit learn. Para selecionar o bom k, gostaria de codificar a estatística Gap de Tibshirani e al 2001 ( pdf ). Gostaria de saber se poderia usar o resultado de inércia_ do scikit e adaptar a fórmula estatística de …

9 clustering  python  k-means  scikit-learn  metric 

Eu tenho alguns dados de séries temporais em que a variável medida é números inteiros positivos discretos (contagens). Quero testar se há uma tendência ascendente ao longo do tempo (ou não). A variável independente (x) está no intervalo de 0 a 500 e a variável dependente (y) está no intervalo …

9 r  regression  python 

Estou medindo a existência de resposta nas medições de sinais celulares. O que fiz foi primeiro aplicar um algoritmo de suavização (Hanning) às séries temporais de dados e depois detectar picos. O que eu recebo é o seguinte: Se eu quisesse tornar a detecção da resposta um pouco mais objetiva …

9 time-series  python  signal-detection 

Veja esta página da Wikipedia: http://en.wikipedia.org/wiki/Binomial_proportion_confidence_interval#Agresti-Coull_Interval Para obter o intervalo Agresti-Coull, é necessário calcular um percentil da distribuição normal, chamado . Como calculo o percentil? Existe uma função pronta que faça isso no Wolfram Mathematica e / ou Python / NumPy / SciPy?zzz

9 python  normal-distribution 

Estou treinando um classificador binário SVM usando o Scikit learn. Devido à natureza do meu problema, preciso evitar falsos negativos. Como nada é gratuito, estou bem em obter uma taxa mais alta de falsos positivos, a fim de reduzir o número de falsos negativos. Como podemos fazer isso (idealmente com …

9 machine-learning  cross-validation  svm  python  scikit-learn 

Qual é a melhor maneira de preparar interações de recursos categóricos antes de se adaptar ao scikit-learn? Com statsmodelseu poderia dizer convenientemente em estilo R smf.ols(formula = 'depvar ~ C(var1)*C(var2)', data=df).fit()(o mesmo em Stata com regress depvar i.var1##i.var2). Pode sklearn.preprocessing.PolynomialFeatures(na v0.15, atualmente dev) ser usado com variáveis ​​categóricas?

9 machine-learning  interaction  python  scikit-learn 

Eu estou usando usando um modelo linear generalizado gama (GLM) com um link de identidade. A variável independente é a compensação de um grupo específico. O resumo do statsmodels do Python está me dando um aviso sobre a função de vínculo de identidade ( "DomainWarning: a função de vínculo de …

9 generalized-linear-model  python  gamma-distribution  statsmodels