Domande taggate «python»

Python è un linguaggio di programmazione comunemente usato per l'apprendimento automatico. Usa questo tag per qualsiasi domanda * sull'argomento * che (a) coinvolga `Python` sia come parte critica della domanda o risposta prevista, e (b) non sia * solo * su come usare` Python`.

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Python come workbench statistico
Molte persone usano uno strumento principale come Excel o un altro foglio di calcolo, SPSS, Stata o R per le loro esigenze statistiche. Potrebbero rivolgersi a un pacchetto specifico per esigenze molto speciali, ma molte cose possono essere fatte con un semplice foglio di calcolo o un pacchetto di statistiche …
355 r  spss  stata  python 
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Qual è la dimensione del batch nella rete neurale?
Sto usando Python Keras packageper la rete neurale. Questo è il collegamento . È batch_sizeuguale al numero di campioni di prova? Da Wikipedia abbiamo queste informazioni: Tuttavia, in altri casi, la valutazione del gradiente di somma può richiedere costose valutazioni dei gradienti da tutte le funzioni di summand. Quando il …
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Un esempio: regressione di LASSO utilizzando glmnet per il risultato binario
Sto iniziando a dilettarsi con l'uso di glmnetcon LASSO Regressione dove il mio risultato di interesse è dicotomica. Di seguito ho creato un piccolo frame di dati finti: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) …
78 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 
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Quale algoritmo dovrei usare per rilevare anomalie nelle serie temporali?
sfondo Sto lavorando in Network Operations Center, monitoriamo i sistemi informatici e le loro prestazioni. Una delle metriche chiave da monitorare è un numero di visitatori / clienti attualmente connessi ai nostri server. Per renderlo visibile, noi (team Ops) raccogliamo metriche come dati di serie temporali e tracciamo grafici. La …
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Come dividere il set di dati per la validazione incrociata, la curva di apprendimento e la valutazione finale?
Qual è una strategia appropriata per suddividere il set di dati? Chiedo feedback sul seguente approccio (non sui singoli parametri come test_sizeo n_iter, ma se usato X, y, X_train, y_train, X_test, e y_testin modo appropriato e se la sequenza senso): (estendendo questo esempio dalla documentazione di scikit-learn) 1. Caricare il …
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Quale funzione di perdita per compiti di classificazione multi-classe e multi-etichetta nelle reti neurali?
Sto addestrando una rete neurale per classificare un insieme di oggetti in n-classi. Ogni oggetto può appartenere a più classi contemporaneamente (multi-classe, multi-etichetta). Ho letto che per problemi multi-classe è generalmente raccomandato l'uso di softmax e entropia incrociata categorica come funzione di perdita invece di mse e capisco più o …
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Apprendimento automatico tramite Python
Sto pensando di utilizzare le librerie Python per fare i miei esperimenti di Machine Learning. Finora mi ero affidato a WEKA, ma nel complesso sono rimasto piuttosto insoddisfatto. Questo principalmente perché ho trovato che WEKA non era così ben supportato (pochissimi esempi, la documentazione è scarsa e il supporto della …
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Come si interpretano i pesi delle funzioni SVM?
Sto cercando di interpretare i pesi variabili dati montando un SVM lineare. (Sto usando Scikit-Learn ): from sklearn import svm svm = svm.SVC(kernel='linear') svm.fit(features, labels) svm.coef_ Non riesco a trovare nulla nella documentazione che specifichi specificamente come questi pesi vengono calcolati o interpretati. Il segno del peso ha qualcosa a …
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Panda / Statsmodel / Scikit-learn
I panda, i modelli statistici e lo Scikit apprendono diverse implementazioni delle operazioni di apprendimento automatico / statistiche o sono complementari tra loro? Quale di questi ha la funzionalità più completa? Quale è attivamente sviluppato e / o supportato? Devo implementare la regressione logistica. Qualche suggerimento su quale di questi …
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