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
Wdrożenie zagnieżdżonej weryfikacji krzyżowej
Próbuję dowiedzieć się, czy moje rozumienie zagnieżdżonej weryfikacji krzyżowej jest prawidłowe, dlatego napisałem ten zabawkowy przykład, aby sprawdzić, czy mam rację: 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 # load boston dataset …
3
Wykrywanie anomalii szeregów czasowych za pomocą Pythona
Muszę wdrożyć wykrywanie anomalii w kilku zestawach danych szeregów czasowych. Nigdy wcześniej tego nie robiłem i liczyłem na radę. Bardzo dobrze czuję się w Pythonie, więc wolałbym, aby rozwiązanie było zaimplementowane w nim (większość mojego kodu to Python dla innych części mojej pracy). Opis danych: to miesięczne dane szeregów czasowych, …
1
R regresja liniowa zmienna kategorialna „ukryta” wartość
To tylko przykład, na który natknąłem się kilka razy, więc nie mam żadnych przykładowych danych. Uruchamianie modelu regresji liniowej w R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1jest zmienną ciągłą. x2jest kategoryczny i ma trzy wartości, np. „Niska”, „Średnia” i „Wysoka”. Jednak dane wyjściowe podane przez R byłyby mniej …
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 
1
W jaki sposób dzieci potrafią zbliżyć swoich rodziców do projekcji PCA zestawu danych GWAS?
Weź 20 losowych punktów w przestrzeni 10 000 wymiarów z każdą współrzędną id matematyczną . Podziel je na 10 par („pary”) i dodaj średnią każdej pary („dziecka”) do zestawu danych. Następnie wykonaj PCA na uzyskanych 30 punktach i wykreśl PC1 vs PC2.N(0,1)N(0,1)\mathcal N(0,1) Dzieje się coś niezwykłego: każda „rodzina” tworzy …
1
Generuj losowe liczby z „nachylonego rozkładu równomiernego” z teorii matematycznej
W jakimś celu muszę wygenerować losowe liczby (dane) z rozkładu „nachylonego równomiernie”. „Nachylenie” tego rozkładu może się zmieniać w rozsądnych odstępach czasu, a następnie mój rozkład powinien zmienić się z jednorodnego na trójkątny w zależności od nachylenia. Oto moje pochodzenie: Uprośćmy to i wygeneruj dane od do (niebieski, czerwony to …
2
Jak wizualizowałbyś segmentowany lejek? (i czy możesz to zrobić za pomocą Pythona?)
Widziałem ten post w Moz, który przedstawiał segmentowy lejek marketingowy: Tego rodzaju rzeczy miałyby w mojej pracy dużą wartość. Nie mam pojęcia, jak wizualizować nieprzetworzone dane, aby pokazać taki segmentowy lejek. Chodzi o to, że potencjalni klienci pochodzą z różnych źródeł (których używamy do segmentacji danych) i przechodzą przez kilka …
1
Formuła bezwładności grupowania w scikit learn
Chciałbym zakodować klastry kmeans w pythonie przy użyciu pand i scikit learning. Aby wybrać dobre k, chciałbym zakodować statystykę luk z Tibshirani i in. 2001 ( pdf ). Chciałbym wiedzieć, czy mogę użyć wyniku bezwładności scikit i dostosować formułę statystyki szczeliny bez konieczności przekodowywania wszystkich obliczeń odległości. Czy ktoś zna …
2
Jak dopasować regresję, taką jak in R?
Mam pewne dane szeregów czasowych, w których mierzoną zmienną są dyskretne dodatnie liczby całkowite (liczby). Chcę sprawdzić, czy z czasem (lub nie) występuje trend wzrostowy. Zmienna niezależna (x) jest w zakresie 0-500, a zmienna zależna (y) jest w zakresie 0-8. Myślałem, że odpowiem na to, dopasowując regresję formy y = …
9 r  regression  python 
2
Ocena pików w szeregach czasowych danych sygnałów komórkowych
Sprawdzam obecność odpowiedzi w pomiarach sygnałów komórkowych. Najpierw zastosowałem algorytm wygładzania (Hanning) do szeregów czasowych danych, a następnie wykryłem piki. Dostaję to: Gdybym chciał, aby wykrycie odpowiedzi było nieco bardziej obiektywne niż „tak, widzisz wzrost w ciągłym spadku”, jakie byłoby najlepsze podejście? Czy ma to na celu uzyskanie odległości pików …
5
Obliczanie percentyla rozkładu normalnego
Zobacz tę stronę w Wikipedii: http://en.wikipedia.org/wiki/Binomial_proportion_confidence_interval#Agresti-Coull_Interval Aby uzyskać przedział Agresti-Coull, należy obliczyć percentyl rozkładu normalnego o nazwie . Jak obliczyć percentyl? Czy jest gotowa funkcja, która robi to w Wolfram Mathematica i / lub Python / NumPy / SciPy?zzz
1
Różnica między Naive Bayes a Recurrent Neural Network (LSTM)
Chcę przeprowadzić analizę sentymentu na tekście, przejrzałem kilka artykułów, niektóre z nich używają „Naive Bayes”, a inne to „Recurrent Neural Network (LSTM)” , z drugiej strony widziałem bibliotekę Pythona do analizy sentymentów, która jest nltk. Używa „Naive Bayes”. Czy ktoś może wyjaśnić, jaka jest różnica między używaniem tych dwóch? Przeczytałem …
2
Dlaczego ten zestaw danych nie ma kowariancji?
Rozumiem, jak działa kowariancja, że ​​skorelowane dane powinny mieć nieco wysoką kowariancję. Natknąłem się na sytuację, w której moje dane wyglądają na skorelowane (jak pokazano na wykresie punktowym), ale kowariancja jest bliska zeru. Jak kowariancja danych może wynosić zero, jeśli są one skorelowane? import numpy as np x1 = np.array([ …
1
Jak przeprowadzić analizę korelacji „piwa i pieluch”
Mam dane równoważne z: shopper_1 = ['beer', 'eggs', 'water',...] shopper_2 = ['diapers', 'beer',...] ... Chciałbym przeprowadzić analizę tego zestawu danych, aby uzyskać macierz korelacji, która miałaby implikację podobną do: jeśli kupiłeś x, prawdopodobnie kupisz y. Używając Pythona (a może cokolwiek innego niż MATLAB), jak mogę to zrobić? Pomogą w tym …
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.