python पर टैग किए गए जवाब

क्या पायथन में कंडिशनल रैंडम फील्ड्स का लोकप्रिय कार्यान्वयन है ? मुझे ऐसा कोई भी नहीं मिल रहा है जो व्यापक रूप से उपयोग किया जाता हो और लोकप्रिय हो!

32 machine-learning  classification  python  conditional-random-field 

मैं यह समझने की कोशिश कर रहा हूं कि इन दो पुस्तकालयों के लॉजिस्टिक प्रतिगमन से आउटपुट अलग-अलग परिणाम क्यों देता है। मैं UCLA आईडीआर ट्यूटोरियल के डेटासेट का उपयोग कर रहा हूं , और उसके admitआधार पर भविष्यवाणी कर रहा हूं । को श्रेणीबद्ध चर के रूप में माना …

31 regression  logistic  python  scikit-learn  statsmodels 

न्यूरल नेटवर्क्स के साथ डेटा की आयामीता को कम करने में हिंटन और सलाखुद्दीनोव , विज्ञान 2006 ने एक गहन ऑटोएन्कोडर के उपयोग के माध्यम से एक गैर-रैखिक पीसीए का प्रस्ताव किया। मैंने कई बार Tensorflow के साथ PCA autoencoder बनाने और प्रशिक्षित करने की कोशिश की है लेकिन मैं …

31 pca  python  deep-learning  tensorflow  autoencoders 

एमआरआई डेटा का उपयोग करके कैंसर की प्रतिक्रिया की भविष्यवाणी करने के लिए मेरे पास एक चार परत सीएनएन है। मैं nonLearities शुरू करने के लिए ReLU सक्रियण का उपयोग करता हूं। ट्रेन की सटीकता और हानि क्रमशः नीरस रूप से बढ़ती और घटती है। लेकिन, मेरी परीक्षा की सटीकता …

31 machine-learning  python  deep-learning 

मैं सदिश वर्गीकरण के लिए libsvm ( http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/ ) टूल का उपयोग कर रहा हूं । हालाँकि, मैं इनपुट डेटा के प्रारूप के बारे में उलझन में हूँ। README से: डेटा फ़ाइल के प्रशिक्षण और परीक्षण का प्रारूप है: <label> <index1>:<value1> <index2>:<value2> ... . . . प्रत्येक पंक्ति में एक …

31 machine-learning  svm  python  libsvm  c++ 

मेरे पास दो नमूने हैं जिन्हें मैं परीक्षण करना चाहता हूं (अजगर का उपयोग करके) यदि वे समान वितरण से तैयार किए गए हैं। ऐसा करने के लिए मैं scipy.stats से सांख्यिकीय फ़ंक्शन ks_2samp का उपयोग करता हूं। यह 2 मान लौटाता है और मुझे मुश्किलें आती हैं कि उनकी …

30 python 

मेरे पास एक उदाहरण है जो मैंने स्केलेर के sklearn.metrics.classification_report प्रलेखन से खींचा है। मुझे समझ में नहीं आता है कि प्रत्येक वर्ग के लिए f1- स्कोर, सटीक और रिकॉल मान क्यों हैं, जहां मुझे विश्वास है कि कक्षा भविष्यवक्ता लेबल है? मुझे लगा कि एफ 1 स्कोर आपको मॉडल …

29 machine-learning  python  scikit-learn  precision-recall 

मैं सिर्फ इस पेपर में आया था , जो बताता है कि मिश्रित प्रभाव मॉडलिंग के माध्यम से माप की पुनरावृत्ति (उर्फ विश्वसनीयता, उर्फ ​​इंट्राक्लास सहसंबंध) की गणना कैसे की जाती है। आर कोड होगा: #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 

मैं scikit-learnमशीन लर्निंग लाइब्रेरी (Python) से रैखिक डिस्क्रिमिनेटर एनालिसिस (LDA) का उपयोग आयामी कमी के लिए कर रहा था और परिणामों के बारे में थोड़ा उत्सुक था। मैं अब सोच रहा हूं कि एलडीए क्या scikit-learnकर रहा है ताकि परिणाम अलग दिखें, उदाहरण के लिए, आर में किया गया एक …

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

बन्द है। यह सवाल ऑफ टॉपिक है । यह वर्तमान में उत्तर स्वीकार नहीं कर रहा है। इस सवाल में सुधार करना चाहते हैं? प्रश्न को अपडेट करें ताकि यह क्रॉस मान्य के लिए विषय पर हो । 2 साल पहले बंद हुआ । हम पायथन और स्किकिट-लर्न का उपयोग …

24 predictive-models  python  scikit-learn  mape 

मैं एक पायथन मॉड्यूल की तलाश कर रहा हूं जो टाइम-सीरीज़ में बदलाव-बिंदु विश्लेषण करता है। कई अलग-अलग एल्गोरिदम हैं और मैं उनमें से प्रत्येक एल्गोरिदम को हाथ से रोल किए बिना उनमें से कुछ की प्रभावकारिता का पता लगाना चाहता हूं। आदर्श रूप से मैं कुछ मॉड्यूल जैसे कि …

24 time-series  python  change-point 

यदि आप प्रलेखन http://keras.io/optimizers/ को देखते हैं तो क्षय के लिए SGD में एक पैरामीटर है। मुझे पता है कि यह समय के साथ सीखने की दर को कम करता है। हालांकि, मैं यह पता नहीं लगा सकता कि यह कैसे काम करता है। क्या यह एक मूल्य है जो …

23 neural-networks  python 

यहां, एक नज़र डालें: आप ठीक से देख सकते हैं कि प्रशिक्षण डेटा कहाँ समाप्त होता है। प्रशिक्षण डेटा से तक जाता है ।−1−1-1111 मैंने केरस और तन-सक्रियण के साथ 1-100-100-2 घने नेटवर्क का उपयोग किया। मैं पी / क्यू के रूप में दो मूल्यों, पी और क्यू से परिणाम …

21 regression  neural-networks  python  keras 

क्या मैं किसी बात को गलत समझ रहा हूँ? यह मेरा कोड है कपाल का उपयोग करना 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], …

21 pca  python  scikit-learn 

प्रमुख घटक विश्लेषण (पीसीए) करने के बाद, मैं पीसीए अंतरिक्ष पर एक नया वेक्टर प्रोजेक्ट करना चाहता हूं (अर्थात पीसीए समन्वय प्रणाली में इसके निर्देशांक ढूंढें)। मैंने पीसी भाषा में पीसीए का उपयोग करके गणना की है prcomp। अब मुझे पीसीए रोटेशन मैट्रिक्स द्वारा अपने वेक्टर को गुणा करने में …

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