Preguntas etiquetadas con python

Mucha gente usa una herramienta principal como Excel u otra hoja de cálculo, SPSS, Stata o R para sus necesidades estadísticas. Pueden recurrir a algún paquete específico para necesidades muy especiales, pero se pueden hacer muchas cosas con una simple hoja de cálculo o un paquete de estadísticas generales o …

355 r  spss  stata  python 

Estoy usando Python Keras packagepara la red neuronal. Este es el enlace . ¿Es batch_sizeigual al número de muestras de prueba? De Wikipedia tenemos esta información: Sin embargo, en otros casos, evaluar el gradiente de suma puede requerir evaluaciones costosas de los gradientes de todas las funciones de sumando. Cuando …

176 neural-networks  python  terminology  keras 

En muchas bibliotecas de redes neuronales, hay 'capas de incrustación', como en Keras o Lasagne . No estoy seguro de entender su función, a pesar de leer la documentación. Por ejemplo, en la documentación de Keras dice: Convierta enteros positivos (índices) en vectores densos de tamaño fijo, por ejemplo. [[4], …

92 machine-learning  neural-networks  python  word-embeddings 

Estoy empezando a incursionar con el uso de glmnetla LASSO regresión donde mi resultado de interés es dicotómica. He creado un pequeño marco de datos simulados a continuación: 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 

Antecedentes Estoy trabajando en el Centro de operaciones de red, supervisamos los sistemas informáticos y su rendimiento. Una de las métricas clave para monitorear es una cantidad de visitantes \ clientes actualmente conectados a nuestros servidores. Para hacerlo visible, nosotros (el equipo de Ops) recopilamos métricas como datos de series …

70 machine-learning  time-series  python  computational-statistics  anomaly-detection 

¿Cuál es una estrategia adecuada para dividir el conjunto de datos? Pido retroalimentación en el enfoque siguiente (no en los parámetros individuales tales como test_sizeo n_iter, pero si utilicé X, y, X_train, y_train, X_test, y y_testde manera adecuada y si la secuencia tiene sentido): (ampliando este ejemplo de la documentación …

70 machine-learning  cross-validation  python  scikit-learn 

Estoy entrenando una red neuronal para clasificar un conjunto de objetos en n-clases. Cada objeto puede pertenecer a múltiples clases al mismo tiempo (multi-clase, multi-etiqueta). Leí que para problemas de varias clases generalmente se recomienda usar softmax y entropía cruzada categórica como la función de pérdida en lugar de mse …

64 neural-networks  python  loss-functions  keras  cross-entropy 

En muchos tutoriales o manuales, la narrativa parece implicar que R y python coexisten como componentes complementarios del proceso de análisis. Para mi ojo inexperto, sin embargo, parece que ambos idiomas hacen lo mismo. Entonces, mi pregunta es si realmente hay nichos especializados para los dos idiomas o si es …

54 r  python  software 

Estoy considerando usar bibliotecas de Python para hacer mis experimentos de Machine Learning. Hasta ahora, había estado confiando en WEKA, pero en general he estado bastante insatisfecho. Esto se debe principalmente a que he encontrado que WEKA no está tan bien respaldado (muy pocos ejemplos, la documentación es escasa y …

53 machine-learning  python 

Me pregunto si hay paquetes para Python que sean capaces de realizar análisis de supervivencia. He estado usando el paquete de supervivencia en R pero me gustaría portar mi trabajo a Python.

46 survival  python 

Estoy tratando de interpretar los pesos variables dados ajustando un SVM lineal. (Estoy usando scikit-learn ): from sklearn import svm svm = svm.SVC(kernel='linear') svm.fit(features, labels) svm.coef_ No puedo encontrar nada en la documentación que indique específicamente cómo se calculan o interpretan estos pesos. ¿El signo del peso tiene algo que …

42 svm  feature-selection  python  scikit-learn 

¿Son Pandas, Statsmodels y Scikit-learn diferentes implementaciones de aprendizaje automático / operaciones estadísticas, o son complementarias entre sí? ¿Cuál de estos tiene la funcionalidad más completa? ¿Cuál se desarrolla y / o apoya activamente? Tengo que implementar la regresión logística. ¿Alguna sugerencia sobre cuál de estos debo usar?

41 machine-learning  python  scikit-learn  statsmodels  pandas 

Estoy obteniendo una precisión del 100% para mi árbol de decisiones. ¿Qué estoy haciendo mal? Este es mi código: import pandas as pd import json import numpy as np import sklearn import matplotlib.pyplot as plt data = np.loadtxt("/Users/Nadjla/Downloads/allInteractionsnum.csv", delimiter=',') x = data[0:14] y = data[-1] from sklearn.cross_validation import train_test_split x_train …

38 machine-learning  python  cart  accuracy 

Tengo un conjunto de datos que no está ordenado de ninguna manera en particular, pero cuando se traza claramente tiene dos tendencias distintas. Una regresión lineal simple realmente no sería adecuada aquí debido a la clara distinción entre las dos series. ¿Hay una manera simple de obtener las dos líneas …

34 time-series  python  curve-fitting 

Me encontré con este documento que usa la detección de anomalías de enlaces para predecir temas de tendencias, y lo encontré increíblemente intrigante: el documento es "Descubriendo temas emergentes en las corrientes sociales a través de la detección de anomalías de enlaces" . Me encantaría replicarlo en un conjunto de …

32 time-series  machine-learning  outliers  python  change-point