Pytania otagowane jako python

Python jest językiem programowania powszechnie używanym do uczenia maszynowego. Użyj tego znacznika do każdego * pytania na temat *, które (a) obejmuje `Python` jako krytyczną część pytania lub oczekiwaną odpowiedź, a (b) nie jest * tylko * o tym, jak używać` Python`.

2
Regresja logistyczna: Scikit Learn vs Statsmodels
Próbuję zrozumieć, dlaczego wyniki regresji logistycznej tych dwóch bibliotek dają różne wyniki. Używam zestawu danych z UCLA Idre poradnik , przewidywania admitna podstawie gre, gpai rank. rankjest traktowany jako zmienna kategorialna, dlatego najpierw jest konwertowany na zmienną fikcyjną rank_1. Dodano także kolumnę przechwytującą. df = pd.read_csv("https://stats.idre.ucla.edu/stat/data/binary.csv") y, X = dmatrices('admit …
3
Budowanie autokodera w Tensorflow, aby przewyższyć PCA
Hinton i Salakhutdinov w zmniejszaniu wymiarów danych za pomocą sieci neuronowych Science 2006 zaproponowali nieliniowe PCA poprzez zastosowanie głębokiego autoencodera. Kilka razy próbowałem zbudować i wyszkolić autoencoder PCA z Tensorflow, ale nigdy nie byłem w stanie uzyskać lepszego wyniku niż liniowy PCA. Jak mogę skutecznie trenować autoencoder? (Późniejsza edycja przez …
7
Dlaczego dokładność walidacji zmienia się?
Mam czterowarstwowy CNN do przewidywania odpowiedzi na raka za pomocą danych MRI. Używam aktywacji ReLU do wprowadzenia nieliniowości. Dokładność i strata pociągu monotonicznie odpowiednio wzrastają i maleją. Ale moja dokładność testu zaczyna się dziko wahać. Próbowałem zmienić szybkość uczenia się, zmniejszyć liczbę warstw. Ale to nie zatrzymuje fluktuacji. Przeczytałem nawet …
2
format danych libsvm [zamknięte]
Korzystam z narzędzia libsvm ( http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/ ) do klasyfikacji wektora wsparcia. Jestem jednak zdezorientowany co do formatu danych wejściowych. Z README: Format pliku danych szkoleniowych i testowych to: <label> <index1>:<value1> <index2>:<value2> ... . . . Każda linia zawiera instancję i kończy się znakiem „\ n”. Do klasyfikacji <label>jest liczbą całkowitą …
1
co oznaczają liczby w raporcie klasyfikacyjnym sklearn?
Mam poniżej przykład, który wyciągnąłem ze sklearn.metrics.classification_report dokumentacji sklearn. Nie rozumiem, dlaczego istnieją wartości f1-score, precyzja i przywołanie dla każdej klasy, w której moim zdaniem klasa jest etykietą predyktora? Myślałem, że wynik f1 mówi o ogólnej dokładności modelu. Co również mówi nam kolumna wsparcia? Nie mogłem znaleźć żadnych informacji na …
1
Obliczanie powtarzalności efektów z modelu Lmer
Właśnie natknąłem się na ten artykuł , który opisuje, jak obliczyć powtarzalność (aka niezawodność, aka korelacja wewnątrzklasowa) pomiaru za pomocą modelowania efektów mieszanych. Kod R byłby następujący: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = attr(vc,'sc')^2 intercept_var = attr(vc$id,'stddev')[1]^2 #compute the unadjusted repeatability …
28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 
2
Dlaczego LDA Python scikit-learn LDA nie działa poprawnie i jak oblicza LDA przez SVD?
Użyłem liniowej analizy dyskryminacyjnej (LDA) z scikit-learnbiblioteki uczenia maszynowego (Python) do redukcji wymiarów i byłem trochę ciekawy wyników. Zastanawiam się teraz, czym scikit-learnzajmuje się LDA, aby wyniki wyglądały inaczej niż np. Ręczne podejście lub LDA wykonane w R. Byłoby wspaniale, gdyby ktoś mógł dać mi tutaj jakieś spostrzeżenia. Zasadniczo najbardziej …
5
Moduł Pythona do analizy punktu zmiany
Szukam modułu Python, który wykonuje analizę zmiany punktu na szeregu czasowym. Istnieje wiele różnych algorytmów i chciałbym zbadać skuteczność niektórych z nich bez konieczności ręcznego rzucania każdym z algorytmów. Idealnie chciałbym, aby niektóre moduły, takie jak bcp (Bayesian Change Point) lub pakiety strucchange w R. Spodziewałem się znaleźć kilka w …
1
Keras, jak działa spadek szybkości uczenia się SGD?
Jeśli spojrzysz na dokumentację http://keras.io/optimizers/, w SGD znajduje się parametr rozpadu. Wiem, że to zmniejsza szybkość uczenia się w miarę upływu czasu. Nie mogę jednak dowiedzieć się, jak to dokładnie działa. Czy jest to wartość pomnożona przez współczynnik uczenia się, np. Czy lr = lr * (1 - decay) jest …
2
PCA w numpy i sklearn daje różne wyniki
Czy coś nie rozumiem? To jest mój kod za pomocą sklearn import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from sklearn import decomposition from sklearn import datasets from sklearn.preprocessing import StandardScaler pca = decomposition.PCA(n_components=3) x = np.array([ [0.387,4878, 5.42], [0.723,12104,5.25], [1,12756,5.52], [1.524,6787,3.94], ]) pca.fit_transform(x) Wynik: array([[ …
4
Jak rzutować nowy wektor na przestrzeń PCA?
Po przeprowadzeniu analizy głównego składnika (PCA) chcę rzutować nowy wektor na przestrzeń PCA (tzn. Znaleźć jego współrzędne w układzie współrzędnych PCA). Mam obliczony PCA w języku R użyciu prcomp. Teraz powinienem być w stanie pomnożyć mój wektor przez macierz obrotu PCA. Czy główne elementy tej macierzy powinny być ułożone w …
21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 
Korzystając z naszej strony potwierdzasz, że przeczytałeś(-aś) i rozumiesz nasze zasady używania plików cookie i zasady ochrony prywatności.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.