python पर टैग किए गए जवाब

पायथन एक प्रोग्रामिंग भाषा है जिसे आमतौर पर मशीन लर्निंग के लिए उपयोग किया जाता है। किसी भी * ऑन-टॉपिक * प्रश्न के लिए इस टैग का उपयोग करें (a) में `Python` या तो प्रश्न का एक महत्वपूर्ण भाग या अपेक्षित उत्तर के रूप में शामिल है, और (b)` Python` का उपयोग करने के बारे में * just * नहीं है।

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पायथन एक सांख्यिकी कार्यक्षेत्र के रूप में
बहुत से लोग अपनी मुख्य जरूरतों के लिए एक्सेल या किसी अन्य स्प्रेडशीट, एसपीएसएस, स्टाटा या आर जैसे मुख्य उपकरण का उपयोग करते हैं। वे कुछ विशेष आवश्यकताओं के लिए कुछ विशिष्ट पैकेज की ओर रुख कर सकते हैं, लेकिन बहुत सी चीजें एक साधारण स्प्रेडशीट या एक सामान्य आँकड़े …
355 r  spss  stata  python 
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तंत्रिका नेटवर्क में बैच आकार क्या है?
मैं Python Keras packageतंत्रिका नेटवर्क के लिए उपयोग कर रहा हूं । यही कड़ी है । Is batch_sizeपरीक्षण नमूनों की संख्या के बराबर है? विकिपीडिया से हमारे पास यह जानकारी है: हालांकि, अन्य मामलों में, सम-ग्रेडिएंट का मूल्यांकन करने के लिए सभी समन कार्यों से ग्रेडिएंट के महंगे मूल्यांकन की …
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तंत्रिका नेटवर्क में एक एम्बेडिंग परत क्या है?
कई तंत्रिका नेटवर्क पुस्तकालयों में, 'एम्बेडिंग लेयर्स' होते हैं, जैसे कि केर या लासगैन में । मुझे यकीन नहीं है कि मैं प्रलेखन पढ़ने के बावजूद, इसके कार्य को समझता हूं। उदाहरण के लिए, केरस प्रलेखन में यह कहा गया है: धनात्मक पूर्णांक (इंडेक्स) को निश्चित आकार के denses vectors …
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एक उदाहरण: बाइनरी परिणाम के लिए ग्लासो का उपयोग करते हुए LASSO प्रतिगमन
मैं LASSO रिग्रेशन के glmnetसाथ उपयोग करने से वंचित होना शुरू कर रहा हूं, जहां मेरी रुचि के परिणाम द्विगुणित हैं । मैंने नीचे एक छोटा सा नकली डाटा फ्रेम बनाया है: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, …
77 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 
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क्रॉस सत्यापन, लर्निंग कर्व और अंतिम मूल्यांकन के लिए डेटासेट को कैसे विभाजित करें?
डेटासेट को विभाजित करने के लिए एक उपयुक्त रणनीति क्या है? मैं निम्नलिखित दृष्टिकोण पर प्रतिक्रिया के लिए पूछना (जैसे व्यक्तिगत मानकों के आधार पर नहीं test_sizeया n_iter, लेकिन अगर मैं इस्तेमाल किया X, y, X_train, y_train, X_test, और y_testउचित रूप से और अनुक्रम समझ में आता है तो): ( …
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समय-श्रृंखला पर विसंगतियों का पता लगाने के लिए मुझे किस एल्गोरिथ्म का उपयोग करना चाहिए?
पृष्ठभूमि मैं नेटवर्क संचालन केंद्र में काम कर रहा हूं, हम कंप्यूटर सिस्टम और उनके प्रदर्शन की निगरानी करते हैं। मॉनिटर करने के लिए एक महत्वपूर्ण मैट्रिक्स वर्तमान में हमारे सर्वर से जुड़े विज़िटर के कई ग्राहक हैं। इसे दृश्यमान बनाने के लिए हम (ऑप्स टीम) ऐसे मेट्रिक्स को टाइम-सीरीज़ …
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तंत्रिका नेटवर्क में मल्टी-क्लास, मल्टी-लेबल वर्गीकरण कार्यों के लिए क्या नुकसान कार्य करता है?
मैं एन-कक्षाओं में वस्तुओं के एक सेट को वर्गीकृत करने के लिए एक तंत्रिका नेटवर्क का प्रशिक्षण दे रहा हूं। प्रत्येक वस्तु एक ही समय में कई वर्गों (मल्टी-क्लास, मल्टी-लेबल) से संबंधित हो सकती है। मैंने पढ़ा है कि बहु-वर्ग की समस्याओं के लिए आम तौर पर एमएमएस के बजाय …
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आर और पायथन डेटा विज्ञान में एक दूसरे के पूरक कैसे हैं?
कई ट्यूटोरियल या मैनुअल में कथा का अर्थ है कि विश्लेषण प्रक्रिया के पूरक घटक के रूप में आर और अजगर सह-अस्तित्ववादी हैं। मेरी अप्रशिक्षित आंख के लिए, हालांकि, ऐसा लगता है कि दोनों भाषाएं समान कार्य करती हैं। तो मेरा सवाल यह है कि क्या वास्तव में दो भाषाओं …
54 r  python  software 
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पायथन का उपयोग कर मशीन लर्निंग
मैं अपने मशीन लर्निंग प्रयोगों को करने के लिए पायथन पुस्तकालयों का उपयोग करने पर विचार कर रहा हूं। इस प्रकार, मैं WEKA पर भरोसा कर रहा था, लेकिन पूरी तरह से बहुत असंतुष्ट रहा हूं। यह मुख्य रूप से है क्योंकि मैंने WEKA को इतनी अच्छी तरह से समर्थित …
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पायथन में उत्तरजीविता विश्लेषण उपकरण [बंद]
मैं सोच रहा हूं कि क्या अजगर के लिए कोई पैकेज है जो अस्तित्व विश्लेषण करने में सक्षम है। मैं आर में उत्तरजीविता पैकेज का उपयोग कर रहा हूं, लेकिन अपने काम को अजगर तक पहुंचाना चाहता हूं।
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SVM फीचर वेट की व्याख्या कैसे करता है?
मैं एक रैखिक एसवीएम फिटिंग द्वारा दिए गए चर भार की व्याख्या करने की कोशिश कर रहा हूं। (मैं scikit- सीख का उपयोग कर रहा हूँ ): from sklearn import svm svm = svm.SVC(kernel='linear') svm.fit(features, labels) svm.coef_ मुझे प्रलेखन में कुछ भी नहीं मिला, जो विशेष रूप से बताता है …
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पंडों / स्टटस्मोडल / स्किकिट-सीखें
क्या पंडों, स्टैटस्मॉडल और स्किटिट-मशीन सीखने के विभिन्न कार्यान्वयन / सांख्यिकीय संचालन सीखते हैं, या ये एक-दूसरे के पूरक हैं? इनमें से किसकी सबसे व्यापक कार्यक्षमता है? कौन सा सक्रिय रूप से विकसित और / या समर्थित है? मुझे लॉजिस्टिक रिग्रेशन लागू करना है। इनमें से कौन सा सुझाव मुझे …
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मुझे 100% सटीकता का निर्णय पेड़ क्यों मिलता है?
मुझे अपने निर्णय वृक्ष के लिए 100% सटीकता मिल रही है। मैं क्या गलत कर रहा हूं? यह मेरा कोड है: 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 …
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डेटा के दो रुझान हैं; स्वतंत्र ट्रेंडलाइन कैसे निकालें?
मेरे पास डेटा का एक सेट है जो किसी विशेष तरीके से ऑर्डर नहीं किया गया है लेकिन जब स्पष्ट रूप से प्लॉट किया गया है तो दो अलग-अलग रुझान हैं। दो श्रृंखलाओं के बीच स्पष्ट अंतर के कारण एक सरल रेखीय प्रतिगमन वास्तव में यहां पर्याप्त नहीं होगा। क्या …
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टेम्पोरल नेटवर्क में लिंक विसंगति
मुझे इस पेपर के बारे में पता चला जो ट्रेंडिंग टॉपिक्स की भविष्यवाणी करने के लिए लिंक विसंगति का पता लगाने का उपयोग करता है, और मैंने इसे अविश्वसनीय रूप से पेचीदा पाया: पेपर "लिंक एनोमली डिटेक्शन के माध्यम से सामाजिक धाराओं में उभरते विषयों की खोज" है । मैं …
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