Pertanyaan yang diberi tag «python»

Saat ini bekerja di oktaf, tetapi karena kemajuan dokumentasi yang buruk sangat lambat. Bahasa apa yang mudah dipelajari dan digunakan, dan didokumentasikan dengan baik untuk memecahkan masalah pembelajaran mesin? Saya mencari prototipe pada dataset kecil (ribuan contoh), jadi kecepatan tidak penting. EDIT: Saya sedang mengembangkan mesin rekomendasi. Jadi, saya tertarik …

12 r  machine-learning  matlab  software  python 

Tutup. Pertanyaan ini di luar topik . Saat ini tidak menerima jawaban. Ingin meningkatkan pertanyaan ini? Perbarui pertanyaan sehingga sesuai topik untuk Cross Validated. Ditutup 3 tahun yang lalu . Saya memiliki array numpy dengan kolom m dan n baris, kolom menjadi dimensi dan baris datapoints. Sekarang saya perlu menghitung …

12 python  kernel-trick  numpy 

Untuk melakukan analisis komponen utama (PCA), Anda harus mengurangi rata-rata setiap kolom dari data, menghitung matriks koefisien korelasi dan kemudian menemukan vektor eigen dan nilai eigen. Yah, lebih tepatnya, inilah yang saya lakukan untuk mengimplementasikannya dengan Python, kecuali hanya bekerja dengan matriks kecil karena metode untuk menemukan matriks koefisien korelasi …

12 pca  python 

Saya seorang pemula dan saya mencoba memahami apa yang ditunjukkan grafik autokorelasi. Saya telah membaca beberapa penjelasan dari sumber yang berbeda seperti halaman ini atau halaman Wikipedia terkait yang tidak saya kutip di sini. Saya memiliki kode yang sangat sederhana ini, di mana saya memiliki tanggal dalam indeks saya selama …

12 python  autocorrelation  pandas 

Tutup. Pertanyaan ini di luar topik . Saat ini tidak menerima jawaban. Ingin meningkatkan pertanyaan ini? Perbarui pertanyaan sehingga sesuai topik untuk Cross Validated. Ditutup 2 tahun yang lalu . Apa metode / implementasi yang tersedia dalam R / Python untuk membuang / memilih fitur yang tidak penting / penting …

11 r  feature-selection  python 

Saya memiliki sampel dua kelas yang merupakan vektor dalam ruang dimensi tinggi dan saya ingin memplotnya dalam 2D ​​atau 3D. Saya tahu tentang teknik reduksi dimensi, tetapi saya membutuhkan alat yang sangat sederhana dan mudah digunakan (dalam matlab, python, atau prebuilt .exe). Juga saya bertanya-tanya apakah representasi dalam 2D ​​akan …

11 data-visualization  matlab  python  dimensionality-reduction 

Saya mencari beberapa implementasi python (dalam python murni atau membungkus barang yang ada) dari HMM dan Baum-Welch. Beberapa ide? Saya baru saja mencari di google dan saya menemukan materi yang sangat buruk sehubungan dengan teknik pembelajaran mesin lainnya. Mengapa?

11 python  hidden-markov-model 

Tutup. Pertanyaan ini di luar topik . Saat ini tidak menerima jawaban. Ingin meningkatkan pertanyaan ini? Perbarui pertanyaan sehingga sesuai topik untuk Cross Validated. Ditutup tahun lalu . Saya menggunakan dekomposisi vektor singular pada sebuah matriks dan mendapatkan matriks U, S dan Vt. Pada titik ini, saya mencoba untuk memilih …

11 data-visualization  python  svd 

Saya menggunakan pengindeksan semantik laten untuk menemukan kesamaan antara dokumen ( terima kasih, JMS! ) Setelah pengurangan dimensi, saya sudah mencoba k-means clustering untuk mengelompokkan dokumen menjadi cluster, yang berfungsi dengan sangat baik. Tapi saya ingin melangkah lebih jauh, dan memvisualisasikan dokumen sebagai satu set node, di mana jarak antara …

11 data-visualization  clustering  python  multidimensional-scaling 

The mgcvpaket untuk Rmemiliki dua fungsi untuk pas interaksi produk tensor: te()dan ti(). Saya memahami pembagian kerja dasar antara keduanya (menyesuaikan interaksi non-linear vs menguraikan interaksi ini menjadi efek utama dan interaksi). Yang tidak saya mengerti adalah mengapa te(x1, x2)dan ti(x1) + ti(x2) + ti(x1, x2)mungkin menghasilkan (sedikit) hasil yang …

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 

Saya mencoba mencari cara untuk mereproduksi di Python beberapa pekerjaan yang telah saya lakukan di SAS. Menggunakan dataset ini , di mana multicollinearity adalah masalah, saya ingin melakukan analisis komponen utama dalam Python. Saya telah melihat scikit-learn dan statsmodels, tapi saya tidak yakin bagaimana mengambil output mereka dan mengubahnya menjadi …

11 pca  python  scikit-learn 

Saya mencoba untuk merencanakan batas keputusan algoritma perceptron dan saya benar-benar bingung tentang beberapa hal. Contoh input saya adalah dalam bentuk , pada dasarnya contoh input 2D ( x 1 dan x 2 ) dan nilai target kelas biner ( y ) [1 atau 0].[ ( x1, x2) , y][(x1,x2),y][(x_{1},x_{2}), …

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

Mengapa statistik p-value dan ks-test menurun dengan meningkatnya ukuran sampel? Ambil kode Python ini sebagai contoh: 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) y = norm(0, 4.1).rvs(n) print ks_2samp(x, y) Hasilnya adalah: Ks_2sampResult(statistic=0.30000000000000004, pvalue=0.67507815371659508) …

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

Saya cocok dengan dataset dengan kelas target biner oleh hutan acak. Dengan python, saya bisa melakukannya dengan randomforestclassifier atau randomforestregressor. Saya bisa mendapatkan klasifikasi langsung dari randomforestclassifier atau saya bisa menjalankan randomforestregressor terlebih dahulu dan mendapatkan kembali satu set nilai yang diestimasi (nilai kontinu). Kemudian saya dapat menemukan nilai cutoff …

11 python  random-forest 

Saya menerapkan fungsi berikut untuk menghitung entropi: 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 Hasil: >>> calc_entropy([1/7.0, 1/7.0, 5/7.0]) 1.1488348542809168 >>> from scipy.stats import entropy # using a built-in package # …

11 mathematical-statistics  python  entropy