Preguntas etiquetadas con python

¿Existe una implementación popular de los campos aleatorios condicionales en Python ? ¡Parece que no puedo encontrar ninguno que sea ampliamente utilizado y popular!

32 machine-learning  classification  python  conditional-random-field 

Estoy tratando de entender por qué el resultado de la regresión logística de estas dos bibliotecas da resultados diferentes. Estoy usando el conjunto de datos del tutorial idre de UCLA , prediciendo en admitbase a gre, gpay rank. rankse trata como variable categórica, por lo que primero se convierte en …

31 regression  logistic  python  scikit-learn  statsmodels 

Hinton y Salakhutdinov en la reducción de la dimensionalidad de los datos con redes neuronales, Science 2006 propusieron un PCA no lineal mediante el uso de un autoencoder profundo. He intentado construir y entrenar un codificador automático de PCA con Tensorflow varias veces, pero nunca he podido obtener un mejor …

31 pca  python  deep-learning  tensorflow  autoencoders 

Tengo un CNN de cuatro capas para predecir la respuesta al cáncer utilizando datos de resonancia magnética. Uso activaciones ReLU para introducir no linealidades. La precisión y la pérdida del tren aumentan y disminuyen monotónicamente, respectivamente. Pero, la precisión de mi prueba comienza a fluctuar salvajemente. He intentado cambiar la …

31 machine-learning  python  deep-learning 

Estoy usando la herramienta libsvm ( http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/ ) para la clasificación de vectores de soporte. Sin embargo, estoy confundido sobre el formato de los datos de entrada. Desde el archivo Léame: El formato del archivo de datos de entrenamiento y prueba es: <label> <index1>:<value1> <index2>:<value2> ... . . . Cada …

31 machine-learning  svm  python  libsvm  c++ 

Tengo dos muestras que quiero probar (usando python) si se extraen de la misma distribución. Para hacer eso, uso la función estadística ks_2samp de scipy.stats. Devuelve 2 valores y encuentro dificultades para interpretarlos. ¡Ayuda por favor!

30 python 

Tengo a continuación un ejemplo que extraje de la documentación de sklearn.metrics.classification_report de sklearn. Lo que no entiendo es por qué hay valores de puntaje f1, precisión y recuperación para cada clase donde creo que la clase es la etiqueta del predictor. Pensé que el puntaje f1 te dice la …

29 machine-learning  python  scikit-learn  precision-recall 

Acabo de encontrar este artículo , que describe cómo calcular la repetibilidad (también conocida como confiabilidad, también conocida como correlación intraclase) de una medición a través del modelado de efectos mixtos. El código R sería: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = …

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 

Estaba utilizando el Análisis discriminante lineal (LDA) de la scikit-learnbiblioteca de aprendizaje automático (Python) para la reducción de la dimensionalidad y tenía un poco de curiosidad por los resultados. Ahora me pregunto qué scikit-learnestá haciendo la LDA para que los resultados se vean diferentes de, por ejemplo, un enfoque manual …

26 python  scikit-learn  dimensionality-reduction  discriminant-analysis  svd 

Cerrado. Esta pregunta está fuera de tema . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Actualice la pregunta para que esté en el tema de Cross Validated. Cerrado hace 2 años . ¿Cómo podemos calcular el error porcentual absoluto medio (MAPE) de nuestras predicciones usando Python y scikit-learn? …

24 predictive-models  python  scikit-learn  mape 

Estoy buscando un módulo de Python que realice un análisis de punto de cambio en una serie de tiempo. Hay varios algoritmos diferentes y me gustaría explorar la eficacia de algunos de ellos sin tener que manipular manualmente cada uno de los algoritmos. Idealmente, me gustaría tener algunos módulos como …

24 time-series  python  change-point 

Si nos fijamos en la documentación http://keras.io/optimizers/ hay un parámetro en el SGD para la descomposición. Sé que esto reduce la tasa de aprendizaje con el tiempo. Sin embargo, no puedo entender cómo funciona exactamente. ¿Es un valor que se multiplica por la tasa de aprendizaje como lr = lr …

23 neural-networks  python 

Aquí, eche un vistazo: puede ver exactamente dónde terminan los datos de entrenamiento. Los datos de entrenamiento van de a .−1−1-1111 Usé Keras y una red densa 1-100-100-2 con activación de tanh. Calculo el resultado a partir de dos valores, p y q como p / q. De esta manera …

21 regression  neural-networks  python  keras 

¿Estoy malinterpretando algo? Este es mi codigo usando 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) Salida: array([[ -4.25324997e+03, -8.41288672e-01, …

21 pca  python  scikit-learn 

Después de realizar el análisis de componentes principales (PCA), quiero proyectar un nuevo vector en el espacio PCA (es decir, encontrar sus coordenadas en el sistema de coordenadas PCA). He calculado PCA en lenguaje R usando prcomp. Ahora debería poder multiplicar mi vector por la matriz de rotación PCA. ¿Deben …

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