Pertanyaan yang diberi tag «python»

Saya mencoba mencari tahu apakah pemahaman saya tentang validasi silang bersarang benar, oleh karena itu saya menulis contoh mainan ini untuk melihat apakah saya benar: import operator import numpy as np from sklearn import cross_validation from sklearn import ensemble from sklearn.datasets import load_boston # set random state state = 1 …

10 cross-validation  python  scikit-learn 

Saya perlu menerapkan deteksi anomali pada beberapa dataset time-series. Saya belum pernah melakukan ini sebelumnya dan mengharapkan saran. Saya sangat nyaman dengan python, jadi saya lebih suka solusi diimplementasikan di dalamnya (sebagian besar kode saya adalah python untuk bagian lain dari pekerjaan saya). Deskripsi data: Ini adalah data deret waktu …

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

Ini hanya contoh yang saya temui beberapa kali, jadi saya tidak punya data sampel. Menjalankan model regresi linier di R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1adalah variabel kontinu. x2bersifat kategorikal dan memiliki tiga nilai, mis. "Rendah", "Sedang" dan "Tinggi". Namun output yang diberikan oleh R akan menjadi seperti: …

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 

Saya baru mengenal Keras dan butuh bantuan Anda. Saya melatih jaringan syaraf dalam Keras dan fungsi kerugian saya adalah Perbedaan Kuadrat antara output dan nilai target. Saya ingin mengoptimalkan ini dengan menggunakan Gradient Descent. Setelah melalui beberapa tautan di internet, saya mengetahui bahwa ada 3 jenis gradient descents yang digunakan …

10 neural-networks  python  gradient-descent  keras  sgd 

Apa tes musiman yang paling sederhana untuk rangkaian waktu? Menjadi lebih spesifik, saya ingin menguji apakah dalam specific time series the seasonal componentbermakna. Paket apa yang direkomendasikan di Python / R?

9 r  time-series  hypothesis-testing  python  seasonality 

Ambil 20 titik acak dalam ruang 10.000 dimensi dengan setiap koordinat iid dari . Bagi mereka menjadi 10 pasangan ("pasangan") dan tambahkan rata-rata setiap pasangan ("anak") ke dataset. Kemudian lakukan PCA pada 30 poin yang dihasilkan dan plot PC1 vs PC2.N(0,1)N(0,1)\mathcal N(0,1) Suatu hal yang luar biasa terjadi: setiap "keluarga" …

9 pca  python  high-dimensional  genetics  gwas 

Untuk beberapa tujuan, saya perlu menghasilkan angka acak (data) dari distribusi "seragam miring". "Kemiringan" dari distribusi ini dapat bervariasi dalam beberapa interval yang masuk akal, dan kemudian distribusi saya harus berubah dari seragam menjadi segitiga berdasarkan pada kemiringan. Inilah derivasi saya: Mari kita membuatnya sederhana dan menghasilkan data dari hingga …

9 r  distributions  python  random-generation  uniform 

Saya melihat pos ini di Moz yang menyajikan saluran pemasaran tersegmentasi: Hal semacam ini akan memiliki nilai yang cukup besar dalam pekerjaan saya. Apa yang saya tidak tahu adalah bagaimana memvisualisasikan data mentah untuk menampilkan saluran tersegmentasi seperti ini. Idenya adalah bahwa arahan penjualan berasal dari sumber yang berbeda (yang …

9 data-visualization  python  funnel-plot 

Saya ingin kode kmeans pengelompokan dalam python menggunakan panda dan scikit belajar. Untuk memilih k yang baik, saya ingin mengkodekan Statistik Gap dari Tibshirani dan al 2001 ( pdf ). Saya ingin tahu apakah saya dapat menggunakan hasil inersia_ dari scikit dan mengadaptasi formula statistik gap tanpa harus mengkode ulang …

9 clustering  python  k-means  scikit-learn  metric 

Saya punya beberapa data deret waktu di mana variabel yang diukur adalah bilangan bulat positif (jumlah). Saya ingin menguji apakah ada tren naik dari waktu ke waktu (atau tidak). Variabel independen (x) berada dalam kisaran 0-500 dan variabel dependen (y) berada dalam kisaran 0-8. Saya pikir saya menjawab ini dengan …

9 r  regression  python 

Saya mengukur keberadaan respons dalam pengukuran sinyal sel. Apa yang saya lakukan adalah pertama-tama menerapkan algoritma perataan (Hanning) ke deret waktu data, lalu mendeteksi puncak. Yang saya dapatkan adalah ini: Jika saya ingin membuat deteksi respon sedikit lebih objektif daripada "ya Anda melihat kenaikan dalam penurunan terus menerus", apa yang …

9 time-series  python  signal-detection 

Lihat halaman Wikipedia ini: http://en.wikipedia.org/wiki/Binomial_proportion_confidence_interval#Agresti-Coull_Interval Untuk mendapatkan Interval Agresti-Coull, kita perlu menghitung persentil dari distribusi normal, yang disebut . Bagaimana cara menghitung persentil itu? Apakah ada fungsi siap pakai yang melakukan ini di Wolfram Mathematica dan / atau Python / NumPy / SciPy?zzz

9 python  normal-distribution 

Saya melatih classifier biner SVM menggunakan Scikit belajar. Karena sifat masalah saya, saya perlu menghindari negatif palsu. Karena tidak ada yang gratis, saya oke mendapatkan tingkat positif palsu yang lebih tinggi untuk mengurangi jumlah negatif palsu. Bagaimana kita bisa melakukan itu (idealnya dengan Scikit belajar)? Dengan kata lain, bagaimana kita …

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

Apa cara terbaik untuk mempersiapkan interaksi fitur-fitur kategorikal sebelum disesuaikan dengan scikit-learn? Dengan statsmodelssaya bisa dengan mudah mengatakan dalam gaya R smf.ols(formula = 'depvar ~ C(var1)*C(var2)', data=df).fit()(sama di Stata dengan regress depvar i.var1##i.var2). Bisakah sklearn.preprocessing.PolynomialFeatures(dalam v0.15, saat ini dev) digunakan dengan variabel kategori?

9 machine-learning  interaction  python  scikit-learn 

Saya ingin melakukan analisis sentimen pada teks, telah melalui beberapa artikel, beberapa dari mereka menggunakan "Naif Bayes" dan lainnya adalah "Jaringan Syaraf Berulang (LSTM)" , di sisi lain saya telah melihat perpustakaan python untuk analisis sentimen yang adalah nltk. Ini menggunakan "Naif Bayes" adakah yang bisa menjelaskan apa perbedaan antara …

8 machine-learning  neural-networks  python  natural-language