Câu hỏi được gắn thẻ «python»

Python là ngôn ngữ lập trình thường được sử dụng cho máy học. Sử dụng thẻ này cho bất kỳ câu hỏi * về chủ đề * nào (a) liên quan đến `Python` hoặc là một phần quan trọng của câu hỏi hoặc câu trả lời dự kiến, & (b) không * chỉ * về cách sử dụng` Python`.


2
Làm thế nào để Tensorflow `tf.train.Optimizer` tính toán độ dốc?
Tôi đang theo hướng dẫn của mnist Tensorflow ( https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/examples/tutorials/mnist/mnist_softmax.py ). Hướng dẫn sử dụng tf.train.Optimizer.minimize(cụ thể tf.train.GradientDescentOptimizer). Tôi không thấy bất kỳ đối số nào được thông qua ở bất cứ đâu để xác định độ dốc. Là dòng chảy sử dụng phân biệt số theo mặc định? Có …



2
PyMC cho phân cụm không theo tỷ lệ: Quá trình Dirichlet để ước tính các tham số của hỗn hợp Gaussian không thành cụm
Vấn đề thiết lập Một trong những vấn đề đồ chơi đầu tiên tôi muốn áp dụng PyMC là phân cụm không theo tỷ lệ: đưa ra một số dữ liệu, mô hình hóa nó như một hỗn hợp Gaussian, và tìm hiểu số lượng cụm và ý nghĩa và …

1
Làm cách nào để kết hợp một ngoại lệ đổi mới khi quan sát 48 trong mô hình ARIMA của tôi?
Tôi đang làm việc trên một tập dữ liệu. Sau khi sử dụng một số kỹ thuật nhận dạng mô hình, tôi đã đưa ra mô hình ARIMA (0,2,1). Tôi đã sử dụng detectIOhàm trong gói TSAtrong R để phát hiện một ngoại lệ đổi mới (IO) ở lần quan …
10 r  time-series  arima  outliers  hypergeometric  fishers-exact  r  time-series  intraclass-correlation  r  logistic  glmm  clogit  mixed-model  spss  repeated-measures  ancova  machine-learning  python  scikit-learn  distributions  data-transformation  stochastic-processes  web  standard-deviation  r  machine-learning  spatial  similarities  spatio-temporal  binomial  sparse  poisson-process  r  regression  nonparametric  r  regression  logistic  simulation  power-analysis  r  svm  random-forest  anova  repeated-measures  manova  regression  statistical-significance  cross-validation  group-differences  model-comparison  r  spatial  model-evaluation  parallel-computing  generalized-least-squares  r  stata  fitting  mixture  hypothesis-testing  categorical-data  hypothesis-testing  anova  statistical-significance  repeated-measures  likert  wilcoxon-mann-whitney  boxplot  statistical-significance  confidence-interval  forecasting  prediction-interval  regression  categorical-data  stata  least-squares  experiment-design  skewness  reliability  cronbachs-alpha  r  regression  splines  maximum-likelihood  modeling  likelihood-ratio  profile-likelihood  nested-models 

1
Làm thế nào để tính toán thông tin lẫn nhau?
Tôi la một chut Nhâm lân. Ai đó có thể giải thích cho tôi cách tính thông tin lẫn nhau giữa hai thuật ngữ dựa trên ma trận tài liệu thuật ngữ với sự xuất hiện của thuật ngữ nhị phân là trọng số không? Document1Document2Document3′Why′111′How′101′When′111′Where′100′Why′′How′′When′′Where′Document11111Document21010Document31110 \begin{matrix} & 'Why' & …


2
Làm cách nào để tạo số theo phân phối Soliton?
Các phân phối soliton là một phân phối xác suất rời rạc trên một tập với chức năng xác xuất hàng loạt{1,…,N}{1,…,N}\{1,\dots, N\} p(1)=1N,p(k)=1k(k−1)for k∈{2,…,N}p(1)=1N,p(k)=1k(k−1)for k∈{2,…,N} p(1)=\frac{1}{N},\qquad p(k)=\frac{1}{k(k-1)}\quad\text{for }k\in\{2,\dots, N\} Tôi muốn sử dụng nó như là một phần của việc triển khai mã LT , lý tưởng nhất là …

4
Kết hợp phân phối log-normal trong R so với SciPy
Tôi đã trang bị một mô hình logic bất thường bằng R với một bộ dữ liệu. Các tham số kết quả là: meanlog = 4.2991610 sdlog = 0.5511349 Tôi muốn chuyển mô hình này sang Scipy, điều mà tôi chưa từng sử dụng trước đây. Sử dụng Scipy, tôi …
10 r  python  numpy  scipy 



4
Cách chứng minh thống kê nếu một cột có dữ liệu phân loại hoặc không sử dụng Python
Tôi có một khung dữ liệu trong python nơi tôi cần tìm tất cả các biến phân loại. Kiểm tra loại cột không phải lúc nào cũng hoạt động vì intloại cũng có thể được phân loại. Vì vậy, tôi tìm kiếm sự giúp đỡ trong việc tìm ra phương …


3
Xác định các tính năng được lọc sau khi chọn tính năng với scikit learn
Đây là Mã của tôi cho phương pháp chọn tính năng trong Python: from sklearn.svm import LinearSVC from sklearn.datasets import load_iris iris = load_iris() X, y = iris.data, iris.target X.shape (150, 4) X_new = LinearSVC(C=0.01, penalty="l1", dual=False).fit_transform(X, y) X_new.shape (150, 3) Nhưng sau khi nhận được X mới (biến phụ …

Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookieChính sách bảo mật của chúng tôi.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.