Preguntas etiquetadas con python

Python es un lenguaje de programación comúnmente utilizado para el aprendizaje automático. Use esta etiqueta para cualquier pregunta * sobre el tema * que (a) involucre a `Python` ya sea como parte crítica de la pregunta o respuesta esperada, y (b) no es * solo * sobre cómo usar` Python`.

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¿Cómo realizar PCA para datos de muy alta dimensionalidad?
Para realizar el análisis de componentes principales (PCA), debe restar las medias de cada columna de los datos, calcular la matriz de coeficientes de correlación y luego encontrar los vectores propios y los valores propios. Bueno, más bien, esto es lo que hice para implementarlo en Python, excepto que solo …
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¿Qué muestra el gráfico de autocorrelación (pandas)?
Soy un principiante y estoy tratando de entender lo que muestra un gráfico de autocorrelación. He leído varias explicaciones de diferentes fuentes, como esta página o la página de Wikipedia relacionada, entre otras, que no estoy citando aquí. Tengo este código muy simple, donde tengo fechas en mi índice durante …
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R / mgcv: ¿Por qué los productos tensoriales te () y ti () producen superficies diferentes?
El mgcvpaquete Rtiene dos funciones para ajustar las interacciones del producto tensorial: te()y ti(). Entiendo la división básica del trabajo entre los dos (ajustar una interacción no lineal versus descomponer esta interacción en efectos principales y una interacción). Lo que no entiendo es por qué te(x1, x2)y ti(x1) + ti(x2) …
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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Análisis de componentes principales y regresión en Python
Estoy tratando de descubrir cómo reproducir en Python algunos trabajos que hice en SAS. Usando este conjunto de datos , donde la multicolinealidad es un problema, me gustaría realizar análisis de componentes principales en Python. He visto scikit-learn y statsmodels, pero no estoy seguro de cómo tomar su salida y …
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¿Debo elegir el regresor o clasificador Random Forest?
Encajo un conjunto de datos con una clase de destino binaria por el bosque aleatorio. En python, puedo hacerlo mediante randomforestclassifier o randomforestregressor. Puedo obtener la clasificación directamente de randomforestclassifier o podría ejecutar randomforestregressor primero y obtener un conjunto de puntajes estimados (valor continuo). Entonces puedo encontrar un valor de …
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