Questions marquées «python»

Python est un langage de programmation couramment utilisé pour l'apprentissage automatique. Utilisez cette balise pour toute question * sur le sujet * qui (a) implique `Python` en tant que partie critique de la question ou réponse attendue, et (b) n'est pas * juste * sur la façon d'utiliser` Python`.

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Quel langage de programmation recommandez-vous pour prototyper un problème d'apprentissage automatique?
Travaille actuellement dans Octave, mais en raison de la mauvaise documentation, les progrès sont très lents. Quelle langue est facile à apprendre et à utiliser et bien documentée pour résoudre les problèmes d'apprentissage automatique? Je cherche à prototyper sur un petit ensemble de données (des milliers d'exemples), donc la vitesse …
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Comment réaliser l'ACP pour des données de très grande dimensionnalité?
Pour effectuer une analyse en composantes principales (ACP), vous devez soustraire la moyenne de chaque colonne des données, calculer la matrice des coefficients de corrélation, puis trouver les vecteurs propres et les valeurs propres. Eh bien, c'est plutôt ce que j'ai fait pour l'implémenter en Python, sauf qu'il ne fonctionne …
12 pca  python 
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Que montre le graphique d'autocorrélation (pandas)?
Je suis débutant et j'essaie de comprendre ce que montre un graphique d'autocorrélation. J'ai lu plusieurs explications de différentes sources telles que cette page ou la page Wikipédia connexe entre autres que je ne cite pas ici. J'ai ce code très simple, où j'ai des dates dans mon index pour …
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Comment dessiner un tracé éboulis en python? [fermé]
Fermé. Cette question est hors sujet . Il n'accepte pas actuellement les réponses. Voulez-vous améliorer cette question? Mettez à jour la question afin qu'elle soit sur le sujet pour la validation croisée. Fermé l'année dernière . J'utilise la décomposition vectorielle singulière sur une matrice et j'obtiens les matrices U, S …
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R / mgcv: Pourquoi les produits tenseurs te () et ti () produisent-ils des surfaces différentes?
Le mgcvpackage pour Ra deux fonctions pour ajuster les interactions des produits tensoriels: te()et ti(). Je comprends la division de base du travail entre les deux (ajustement d'une interaction non linéaire vs décomposition de cette interaction en effets principaux et interaction). Ce que je ne comprends pas, c'est pourquoi te(x1, …
11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 
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Analyse et régression des composants principaux en Python
J'essaie de comprendre comment reproduire en Python certains travaux que j'ai faits en SAS. En utilisant cet ensemble de données , où la multicollinéarité est un problème, je voudrais effectuer une analyse des composants principaux en Python. J'ai regardé scikit-learn et les modèles de statistiques, mais je ne sais pas …
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Test de Kolmogorov – Smirnov: la valeur p et la statistique du test ks diminuent à mesure que la taille de l'échantillon augmente
Pourquoi les valeurs de p et les statistiques du test ks diminuent avec l'augmentation de la taille de l'échantillon? Prenez ce code Python comme exemple: import numpy as np from scipy.stats import norm, ks_2samp np.random.seed(0) for n in [10, 100, 1000, 10000, 100000, 1000000]: x = norm(0, 4).rvs(n) y = …
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Dois-je choisir un régresseur ou un classificateur Random Forest?
J'adapte un ensemble de données avec une classe cible binaire par la forêt aléatoire. En python, je peux le faire soit par randomforestclassifier ou randomforestregressor. Je peux obtenir la classification directement à partir de randomforestclassifier ou je pourrais d'abord exécuter randomforestregressor et récupérer un ensemble de scores estimés (valeur continue). …
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