Preguntas etiquetadas con python

Este es solo un ejemplo que he encontrado varias veces, por lo que no tengo ningún dato de muestra. Ejecutar un modelo de regresión lineal en R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1Es una variable continua. x2es categórico y tiene tres valores, por ejemplo, "Bajo", "Medio" y "Alto". …

10 r  regression  categorical-data  regression-coefficients  categorical-encoding  machine-learning  random-forest  anova  spss  r  self-study  bootstrap  monte-carlo  r  multiple-regression  partitioning  neural-networks  normalization  machine-learning  svm  kernel-trick  self-study  survival  cox-model  repeated-measures  survey  likert  correlation  variance  sampling  meta-analysis  anova  independence  sample  assumptions  bayesian  covariance  r  regression  time-series  mathematical-statistics  graphical-model  machine-learning  linear-model  kernel-trick  linear-algebra  self-study  moments  function  correlation  spss  probability  confidence-interval  sampling  mean  population  r  generalized-linear-model  prediction  offset  data-visualization  clustering  sas  cart  binning  sas  logistic  causality  regression  self-study  standard-error  r  distributions  r  regression  time-series  multiple-regression  python  chi-squared  independence  sample  clustering  data-mining  rapidminer  probability  stochastic-processes  clustering  binary-data  dimensionality-reduction  svd  correspondence-analysis  data-visualization  excel  c#  hypothesis-testing  econometrics  survey  rating  composite  regression  least-squares  mcmc  markov-process  kullback-leibler  convergence  predictive-models  r  regression  anova  confidence-interval  survival  cox-model  hazard  normal-distribution  autoregressive  mixed-model  r  mixed-model  sas  hypothesis-testing  mediation  interaction 

Soy nuevo en Keras y necesito tu ayuda. Estoy entrenando una red neuronal en Keras y mi función de pérdida es la salida cuadrada b / n de la red y el valor objetivo. Quiero optimizar esto usando Gradient Descent. Después de pasar por algunos enlaces en la red, he …

10 neural-networks  python  gradient-descent  keras  sgd 

¿Cuáles son las pruebas de estacionalidad más simples para series de tiempo? Siendo más específico, quiero probar si specific time series the seasonal componentes significativo. ¿Cuáles son los paquetes recomendados en Python / R?

9 r  time-series  hypothesis-testing  python  seasonality 

Tome 20 puntos aleatorios en un espacio de 10.000 dimensiones con cada coordenada iid de . Divídalos en 10 pares ("parejas") y agregue el promedio de cada par ("un niño") al conjunto de datos. Luego haga PCA en los 30 puntos resultantes y trace PC1 vs PC2.norte( 0 , 1 …

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Estoy tratando de evaluar el rendimiento de la agrupación. Estaba leyendo la documentación de skiscit-learn sobre métricas . No entiendo la diferencia entre ARI y AMI. Me parece que hacen lo mismo de dos maneras diferentes. Citando de la documentación: Dado el conocimiento de las asignaciones de clase de verdad …

9 clustering  python  scikit-learn 

Para algún propósito, necesito generar números aleatorios (datos) de la distribución "uniforme inclinado". La "pendiente" de esta distribución puede variar en un intervalo razonable, y luego mi distribución debería cambiar de uniforme a triangular en función de la pendiente. Aquí está mi derivación: Hagámoslo simple y generemos datos de a …

9 r  distributions  python  random-generation  uniform 

Necesito implementar la detección de anomalías en varios conjuntos de datos de series temporales. Nunca he hecho esto antes y esperaba algún consejo. Me siento muy cómodo con Python, por lo que preferiría que se implementara la solución (la mayor parte de mi código es Python para otras partes de …

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

Vi esta publicación en Moz que presentaba un embudo de marketing segmentado: Este tipo de cosas tendría bastante valor en mi trabajo. Lo que no tengo idea es cómo visualizar datos sin procesar para mostrar un embudo segmentado como este. La idea es que los clientes potenciales de ventas provienen …

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Me gustaría codificar una agrupación de kmeans en python usando pandas y scikit learn. Para seleccionar la buena k, me gustaría codificar la estadística Gap de Tibshirani y al 2001 ( pdf ). Me gustaría saber si podría usar el resultado de inercia_ de scikit y adaptar la fórmula estadística …

9 clustering  python  k-means  scikit-learn  metric 

Tengo algunos datos de series temporales en los que la variable medida es enteros positivos discretos (recuentos). Quiero probar si hay una tendencia al alza con el tiempo (o no). La variable independiente (x) está en el rango 0-500 y la variable dependiente (y) está en el rango 0-8. Pensé …

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Estoy midiendo la existencia de respuesta en las mediciones de la señal celular. Lo que hice primero fue aplicar un algoritmo de suavizado (Hanning) a la serie de datos de tiempo, luego detectar picos. Lo que obtengo es esto: Si quisiera hacer que la detección de la respuesta sea un …

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Ver esta página de Wikipedia: http://en.wikipedia.org/wiki/Binomial_proportion_confidence_interval#Agresti-Coull_Interval Para obtener el intervalo Agresti-Coull, uno necesita calcular un percentil de la distribución normal, llamado . ¿Cómo calculo el percentil? ¿Existe una función preparada que haga esto en Wolfram Mathematica y / o Python / NumPy / SciPy?zzz

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Estoy entrenando un clasificador binario SVM usando Scikit learn. Debido a la naturaleza de mi problema, necesito evitar falsos negativos. Como nada es gratis, estoy bien obteniendo una tasa más alta de falsos positivos para reducir la cantidad de falsos negativos. ¿Cómo podemos hacer eso (idealmente con Scikit learn)? En …

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¿Cuál es la mejor manera de preparar interacciones de características categóricas antes de ajustar con scikit-learn? Con statsmodelspodría decir convenientemente en estilo R smf.ols(formula = 'depvar ~ C(var1)*C(var2)', data=df).fit()(lo mismo en Stata con regress depvar i.var1##i.var2). ¿Puede sklearn.preprocessing.PolynomialFeatures(en v0.15, actualmente dev) usarse con variables categóricas?

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Quiero realizar análisis de sentimientos en el texto, he revisado varios artículos, algunos de ellos usan "Naive Bayes" y otros son "Recurrent Neural Network (LSTM)" , por otro lado, he visto una biblioteca de Python para el análisis de sentimientos que es nltk Utiliza "Naive Bayes". ¿Alguien puede explicar cuál …

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