Als «python» getaggte Fragen

Python ist eine Programmiersprache, die häufig für maschinelles Lernen verwendet wird. Verwenden Sie dieses Tag für alle * themenbezogenen * Fragen, bei denen (a) Python entweder als kritischer Teil der Frage oder als erwartete Antwort enthält, und (b) nicht * nur * die Verwendung von Python betrifft.

6
Ressourcen zum Erlernen der Implementierung von Ensemble-Methoden
Ich verstehe theoretisch (sozusagen), wie sie funktionieren würden, bin mir aber nicht sicher, wie ich eine Ensemble-Methode anwenden soll (z. B. Abstimmung, gewichtete Mischungen usw.). Was sind gute Ressourcen für die Implementierung von Ensemble-Methoden? Gibt es spezielle Ressourcen für die Implementierung in Python? BEARBEITEN: Um einige anhand der Diskussion zu …
3
Ruby als Statistik-Workbench
Dies ist auch eine Frage, die sehr viel mit Python als Statistik-Workbench und mit Excel als Statistik-Workbench zu tun hat . Ich weiß, es gibt eine große Diskussion über Ruby gegen Python, aber das ist nicht der Punkt in dieser Frage. Ich dachte, dass Ruby, der schneller als Python ist …
13 r  python  software  ruby 
9
Mehr Entscheidungsbäume in Python? [geschlossen]
Geschlossen. Diese Frage ist nicht zum Thema . Derzeit werden keine Antworten akzeptiert. Möchten Sie diese Frage verbessern? Aktualisieren Sie die Frage so dass es beim Thema für Kreuz Validated. Geschlossen vor 4 Monaten . Gibt es eine gute Python-Bibliothek zum Trainieren von Boosted Decision Trees?
13 python  cart  boosting 
2
Verwenden von BIC zum Schätzen der Anzahl von k in KMEANS
Ich versuche derzeit, den BIC für meinen Spielzeugdatensatz (ofc iris (:)) zu berechnen. Ich möchte die hier gezeigten Ergebnisse reproduzieren (Abb. 5). Dieses Papier ist auch meine Quelle für die BIC-Formeln. Ich habe 2 Probleme damit: Notation: nichnichn_i = Anzahl der Elemente in Clusterichichi CichCichC_i = Mittelkoordinaten des Clustersichichi xjxjx_j …
2
Wie benutze ich einen Kalman-Filter?
Ich habe eine Flugbahn eines Objekts in einem 2D-Raum (einer Oberfläche). Die Flugbahn wird als eine Folge von (x,y)Koordinaten angegeben. Ich weiß, dass meine Messungen laut sind und ich manchmal offensichtliche Ausreißer habe. Also möchte ich meine Beobachtungen filtern. Soweit ich Kalman Filter verstanden habe, tut es genau das, was …
1
GBM-Paket vs. Caret mit GBM
Ich habe das Modell mit optimiert caret, aber dann das Modell mit dem gbmPaket erneut ausgeführt. Nach meinem Verständnis sollten das verwendete caretPaket gbmund die Ausgabe identisch sein. Nur ein kurzer Testlauf mit data(iris)zeigt jedoch eine Diskrepanz im Modell von etwa 5% unter Verwendung von RMSE und R ^ 2 …
4
Wie kann die Lernrate mit Gradient Descent als Optimierer (systematisch) eingestellt werden?
Ein Außenseiter des ML / DL-Bereichs; hat den Udacity Deep Learning Kurs begonnen, der auf Tensorflow basiert; Aufgabe 3 erledigen Aufgabe 4; versuchen, die Lernrate mit der folgenden Konfiguration zu optimieren: Losgröße 128 Anzahl der Schritte: genug, um 2 Epochen zu füllen Größen der versteckten Schichten: 1024, 305, 75 Gewichtsinitialisierung: …
1
Ordinale logistische Regression in Python
Ich möchte eine ordinale logistische Regression in Python ausführen - für eine Antwortvariable mit drei Ebenen und einigen erklärenden Faktoren. Das statsmodelsPaket unterstützt Modelle mit binärer und multinomialer Protokollierung (MNLogit), jedoch keine geordnete Protokollierung. Da die zugrunde liegende Mathematik nicht so unterschiedlich ist, frage ich mich, ob sie mit diesen …
5
Wie führt man eine Imputation von Werten in einer sehr großen Anzahl von Datenpunkten durch?
Ich habe einen sehr großen Datensatz und es fehlen ungefähr 5% zufällige Werte. Diese Variablen sind miteinander korreliert. Der folgende Beispiel-R-Datensatz ist nur ein Spielzeugbeispiel mit Dummy-korrelierten Daten. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol = 10000) colnames(xmat) <- paste ("M", 1:10000, sep …
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 
2
Warum ist diese Verteilung einheitlich?
Wir untersuchen statistische Tests nach Bayes und stoßen auf ein merkwürdiges (zumindest für mich) Phänomen. Betrachten Sie den folgenden Fall: Wir sind daran interessiert zu messen, welche Population A oder B eine höhere Conversion-Rate aufweist. Für eine Plausibilitätsprüfung setzen wir pA=pBpA=pBp_A = p_B , dh die Konversionswahrscheinlichkeit ist in beiden …
1
Python-Pakete für die Arbeit mit Gaußschen Mischungsmodellen (GMMs)
Für die Arbeit mit GMMs (Gaussian Mixture Models) in Python stehen anscheinend mehrere Optionen zur Verfügung. Auf den ersten Blick gibt es zumindest: PyMix - http://www.pymix.org/pymix/index.php Tools zur Gemischmodellierung PyEM - http://www.ar.media.kyoto-u.ac.jp/members/david/softwares/em/ ist Teil der Scipy-Toolbox und scheint sich auf das GMM- Update zu konzentrieren: Jetzt bekannt als sklearn.mixture . …
1
Interpretation der Scikit-Vorhersage_proba-Ausgabe
Ich arbeite mit der Scikit-Learn-Bibliothek in Python. Im folgenden Code prognostiziere ich die Wahrscheinlichkeit, weiß aber nicht, wie ich die Ausgabe lesen soll. Daten testen 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]) Teilen Sie den Datensatz X_train, X_test, y_train, y_test = …
2
Möglich, GLM in Python / Scikit-Learn mit den Poisson-, Gamma- oder Tweedie-Verteilungen als Familie für die Fehlerverteilung zu bewerten?
Ich versuche, Python und Sklearn zu lernen, aber für meine Arbeit muss ich Regressionen ausführen, die Fehlerverteilungen aus den Familien Poisson, Gamma und insbesondere Tweedie verwenden. Ich sehe nichts in der Dokumentation darüber, aber sie befinden sich in mehreren Teilen der R-Distribution. Ich habe mich gefragt, ob jemand irgendwo Implementierungen …
Durch die Nutzung unserer Website bestätigen Sie, dass Sie unsere Cookie-Richtlinie und Datenschutzrichtlinie gelesen und verstanden haben.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.