python पर टैग किए गए जवाब

मैं सैद्धांतिक रूप से समझता हूं (जैसे वे कैसे काम करेंगे, लेकिन मुझे यकीन नहीं है कि वास्तव में एक पहनावा पद्धति (जैसे मतदान, भारित मिश्रण, आदि) का उपयोग करने के बारे में कैसे जाना जाए। पहनावा तरीकों को लागू करने के लिए अच्छे संसाधन क्या हैं? क्या पायथन में …

13 machine-learning  python  ensemble 

यह एक प्रश्न भी है जो एक कार्यस्थल के रूप में पायथन से बहुत अधिक संबंधित है और एक सांख्यिकी कार्यक्षेत्र के रूप में उत्कृष्टता प्राप्त करता है । मुझे पता है कि रूबी बनाम पायथन के बारे में बहुत बड़ी चर्चा है लेकिन इस सवाल पर बात नहीं बनती। …

13 r  python  software  ruby 

मैंने R में बायेसियन संभाव्यता सिद्धांत सीखने के संदर्भ देखे हैं, और मैं सोच रहा था कि क्या इस तरह से और अधिक है, शायद विशेष रूप से पायथन में? Bayesian संभावना सिद्धांत, अनुमान, अधिकतम संभावना अनुमान, चित्रमय मॉडल और प्रकार सीखने की दिशा में सक्षम?

13 machine-learning  bayesian  python  graphical-model 

बन्द है। यह सवाल ऑफ टॉपिक है । यह वर्तमान में उत्तर स्वीकार नहीं कर रहा है। इस प्रश्न को सुधारना चाहते हैं? प्रश्न को अपडेट करें ताकि यह क्रॉस मान्य के लिए विषय पर हो । 6 महीने पहले बंद हुआ । वहाँ एक अच्छा अजगर प्रशिक्षण के लिए …

13 python  cart  boosting 

मैं मॉडल ट्यूनिंग का उपयोग कर रहा हूं caret, लेकिन फिर gbmपैकेज का उपयोग करके मॉडल को फिर से चलाना । यह मेरी समझ है कि caretपैकेज का उपयोग होता है gbmऔर आउटपुट समान होना चाहिए। हालाँकि, data(iris)मूल्यांकन के रूप में RMSE और R ^ 2 का उपयोग करके लगभग …

13 r  caret  gbm  matrix  linear-algebra  logistic  modeling  logit  ordered-logit  r  confidence-interval  survival  population  weibull  classification  separation  hypothesis-testing  correlation  statistical-significance  p-value  python  r  data-visualization  r  regression  multiple-regression  chi-squared  multivariate-analysis  distributions  random-variable  experiment-design  distributions  poisson-regression  residuals  excel  time-series  garch  var  survival  modeling  cox-model  interaction  r  pca  normality-assumption 

मैं वर्तमान में अपने खिलौना डेटा सेट (inc iris (:) के लिए BIC की गणना करने की कोशिश कर रहा हूं। मैं यहां दिखाए गए अनुसार परिणाम को पुन: उत्पन्न करना चाहता हूं (चित्र 5)। यह पेपर भी BIC फॉर्मूलों के लिए मेरा स्रोत है। मुझे इसके साथ 2 समस्याएं …

13 python  k-means  scikit-learn  bic 

कुछ पायथन और स्केलेर को सीखने की कोशिश कर रहा हूं, लेकिन मेरे काम के लिए मुझे ऐसे प्रतिगमन चलाने की आवश्यकता है जो पॉइसन, गामा और विशेष रूप से ट्वीडे परिवारों से त्रुटि वितरण का उपयोग करते हैं। मुझे उनके बारे में प्रलेखन में कुछ भी नहीं दिखता है, …

13 generalized-linear-model  python  scikit-learn  gradient-descent  tweedie-distribution 

मेरे पास 2 डी स्पेस (एक सतह) में किसी वस्तु का प्रक्षेपवक्र है। प्रक्षेपवक्र को (x,y)निर्देशांक के अनुक्रम के रूप में दिया गया है । मुझे पता है कि मेरे माप शोर हैं और कभी-कभी मेरे पास स्पष्ट आउटलेयर हैं। इसलिए, मैं अपनी टिप्पणियों को फ़िल्टर करना चाहता हूं। जहां …

12 python  kalman-filter  smoothing 

एमएल / डीएल क्षेत्र के लिए एक बाहरी व्यक्ति; उनेसिटी डीप लर्निंग कोर्स शुरू किया जो टेनसफ़्लो पर आधारित है; असाइनमेंट 3 समस्या 4 कर रहा है; निम्नलिखित विन्यास के साथ सीखने की दर को धुनने की कोशिश कर रहा है: बैच का आकार 128 चरणों की संख्या: 2 युगों …

12 python  machine-learning  tensorflow  deep-learning 

मैं पायथन में एक ऑर्डिनल लॉजिस्टिक रिग्रेशन चलाना चाहता हूं - तीन स्तरों के साथ एक प्रतिक्रिया चर के लिए और कुछ व्याख्यात्मक कारकों के साथ। statsmodelsपैकेज द्विआधारी logit और बहुपद logit (MNLogit) मॉडल नहीं, बल्कि आदेश दिया logit का समर्थन करता है। चूंकि अंतर्निहित गणित इतना अलग नहीं है, …

12 categorical-data  python  logit  ordered-logit  statsmodels 

जॉन के क्रूसके द्वारा "पिल्ला किताब" के रूप में भी जानी जाने वाली पुस्तक डूइंग बेयसियन डेटा एनालिसिस पढ़कर मैं बायेसियन आंकड़ों से परिचित हो रहा हूं । अध्याय 9 में, पदानुक्रमित मॉडल को इस सरल उदाहरण के साथ पेश किया जाता है: और बर्नोली अवलोकन 3 सिक्के, प्रत्येक 10 …

12 bayesian  interpretation  python  mcmc  autocorrelation 

मेरे पास एक बहुत बड़ा डेटासेट है और लगभग 5% यादृच्छिक मूल्य गायब हैं। ये चर एक दूसरे के साथ सहसंबद्ध हैं। निम्नलिखित उदाहरण R डाटासेट केवल एक खिलौना उदाहरण है जिसमें डमी सहसंबद्ध डेटा है। set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol …

12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 

हम बायेसियन सांख्यिकीय परीक्षण की जांच कर रहे हैं, और एक विषम (मेरे लिए कम से कम) घटना पर आते हैं। निम्नलिखित मामले पर विचार करें: हम यह मापने में रुचि रखते हैं कि कौन सी जनसंख्या, ए या बी, की उच्च रूपांतरण दर है। एक जांच के लिए, हम …

12 hypothesis-testing  bayesian  binomial  python  beta-distribution 

पायथन में गौसियन मिक्सचर मॉडल (जीएमएम) के साथ काम करने के लिए कई विकल्प उपलब्ध हैं। पहली नज़र में कम से कम हैं: मिश्रण मॉडलिंग के लिए PyMix - http://www.pymix.org/pymix/index.php टूल PyEM - http://www.ar.media.kyoto-u.ac.jp/members/david/softwares/em/ जो स्किप टूलबॉक्स का हिस्सा है और GMMs फ़ोकस पर ध्यान केंद्रित करता है : जिसे …

12 normal-distribution  python  mixture 

मैं अजगर में स्किटिट-लर्न लाइब्रेरी के साथ काम कर रहा हूं। नीचे दिए गए कोड में, मैं संभावना का अनुमान लगा रहा हूं लेकिन मुझे नहीं पता कि आउटपुट कैसे पढ़ा जाए। परीक्षण डेटा from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier as RF from sklearn import cross_validation X = np.array([[5,5,5,5],[10,10,10,10],[1,1,1,1],[6,6,6,6],[13,13,13,13],[2,2,2,2]]) y = np.array([0,1,1,0,1,2]) …

12 python  scikit-learn