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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Comment Tensorflow `tf.train.Optimizer` calcule-t-il les gradients?
Je suis le tutoriel mnist Tensorflow ( https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/examples/tutorials/mnist/mnist_softmax.py ). Le didacticiel utilise tf.train.Optimizer.minimize(spécifiquement tf.train.GradientDescentOptimizer). Je ne vois aucun argument transmis nulle part pour définir des gradients. Le flux tenseur utilise-t-il la différenciation numérique par défaut? Existe-t-il un moyen de passer des dégradés comme vous le pouvez avec scipy.optimize.minimize?
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Prédiction probabiliste de forêt aléatoire vs vote majoritaire
Scikit learn semble utiliser la prédiction probabiliste au lieu du vote majoritaire pour la technique d'agrégation du modèle sans expliquer pourquoi (1.9.2.1. Forêts aléatoires). Y a-t-il une explication claire pourquoi? De plus, existe-t-il un bon article ou article de synthèse sur les différentes techniques d'agrégation de modèles pouvant être utilisées …
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PyMC pour le regroupement non paramétrique: le processus de Dirichlet pour estimer les paramètres du mélange gaussien ne parvient pas à se regrouper
Configuration du problème L'un des premiers problèmes de jouets auquel j'ai voulu appliquer PyMC est le clustering non paramétrique: étant donné certaines données, modélisez-le comme un mélange gaussien et apprenez le nombre de clusters et la moyenne et la covariance de chaque cluster. La plupart de ce que je sais …
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Comment intégrer une valeur aberrante innovante à l'observation 48 dans mon modèle ARIMA?
Je travaille sur un ensemble de données. Après avoir utilisé certaines techniques d'identification de modèle, je suis sorti avec un modèle ARIMA (0,2,1). J'ai utilisé la detectIOfonction dans le package TSAen R pour détecter une valeur aberrante innovante (IO) à la 48e observation de mon ensemble de données d'origine. Comment …
10 r  time-series  arima  outliers  hypergeometric  fishers-exact  r  time-series  intraclass-correlation  r  logistic  glmm  clogit  mixed-model  spss  repeated-measures  ancova  machine-learning  python  scikit-learn  distributions  data-transformation  stochastic-processes  web  standard-deviation  r  machine-learning  spatial  similarities  spatio-temporal  binomial  sparse  poisson-process  r  regression  nonparametric  r  regression  logistic  simulation  power-analysis  r  svm  random-forest  anova  repeated-measures  manova  regression  statistical-significance  cross-validation  group-differences  model-comparison  r  spatial  model-evaluation  parallel-computing  generalized-least-squares  r  stata  fitting  mixture  hypothesis-testing  categorical-data  hypothesis-testing  anova  statistical-significance  repeated-measures  likert  wilcoxon-mann-whitney  boxplot  statistical-significance  confidence-interval  forecasting  prediction-interval  regression  categorical-data  stata  least-squares  experiment-design  skewness  reliability  cronbachs-alpha  r  regression  splines  maximum-likelihood  modeling  likelihood-ratio  profile-likelihood  nested-models 
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Comment calculer les informations mutuelles?
Je suis un peu confus. Quelqu'un peut-il m'expliquer comment calculer des informations mutuelles entre deux termes en se basant sur une matrice terme-document avec une occurrence de terme binaire comme poids? Document1Document2Document3′Why′111′How′101′When′111′Where′100′Why′′How′′When′′Where′Document11111réocument21010réocument31110 \begin{matrix} & 'Why' & 'How' & 'When' & 'Where' \\ Document1 & 1 & 1 & 1 & …
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Modèle d'ajustement pour deux distributions normales dans PyMC
Étant donné que je suis un ingénieur logiciel essayant d'apprendre plus de statistiques, vous devrez me pardonner avant même de commencer, c'est un nouveau territoire sérieux ... J'ai appris PyMC et travaillé à travers des exemples vraiment (vraiment) simples. Un problème pour lequel je ne peux pas travailler (et je …
10 modeling  python  pymc 
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Comment générer des nombres selon une distribution de Soliton?
La distribution de Soliton est une distribution de probabilité discrète sur un ensemble { 1 , … , N}{1,…,N}\{1,\dots, N\} avec la fonction de masse de probabilité p ( 1 ) = 1N,p ( k ) = 1k ( k - 1 )for k∈{2,…,N}p(1)=1N,p(k)=1k(k−1)for k∈{2,…,N} p(1)=\frac{1}{N},\qquad p(k)=\frac{1}{k(k-1)}\quad\text{for }k\in\{2,\dots, N\} Je …
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Ajustement de la distribution log-normale dans R vs. SciPy
J'ai adapté un modèle lognormal utilisant R avec un ensemble de données. Les paramètres résultants étaient: meanlog = 4.2991610 sdlog = 0.5511349 J'aimerais transférer ce modèle sur Scipy, que je n'ai jamais utilisé auparavant. En utilisant Scipy, j'ai pu obtenir une forme et une échelle de 1 et 3,1626716539637488e + …
10 r  python  numpy  scipy 
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Comment prouver statistiquement si une colonne contient des données catégoriques ou non en utilisant Python
J'ai un bloc de données en python où j'ai besoin de trouver toutes les variables catégorielles. La vérification du type de la colonne ne fonctionne pas toujours car le inttype peut également être catégorique. Je cherche donc de l'aide pour trouver la bonne méthode de test d'hypothèse pour identifier si …
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Index Rand ajusté vs informations mutuelles ajustées
J'essaie d'évaluer les performances de clustering. Je lisais la documentation skiscit-learn sur les métriques . Je ne comprends pas la différence entre ARI et AMI. Il me semble qu'ils font la même chose de deux manières différentes. Citant de la documentation: Compte tenu de la connaissance des affectations de classe …
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Meilleure façon d'amorcer N générateurs de nombres aléatoires indépendants à partir d'une valeur
Dans mon programme, je dois exécuter N threads séparés chacun avec leur propre RNG qui est utilisé pour échantillonner un grand ensemble de données. J'ai besoin de pouvoir semer tout ce processus avec une seule valeur afin de pouvoir reproduire les résultats. Suffit-il d'augmenter simplement séquentiellement le germe pour chaque …
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Identification des fonctionnalités filtrées après la sélection des fonctionnalités avec scikit learn
Voici mon code pour la méthode de sélection des fonctionnalités en Python: from sklearn.svm import LinearSVC from sklearn.datasets import load_iris iris = load_iris() X, y = iris.data, iris.target X.shape (150, 4) X_new = LinearSVC(C=0.01, penalty="l1", dual=False).fit_transform(X, y) X_new.shape (150, 3) Mais après avoir obtenu un nouveau X (variable dépendante - …
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