J'ai écrit une fonction simple en Python pour calculer la moyenne pondérée exponentiellement: def test(): x = [1,2,3,4,5] alpha = 0.98 s_old = x[0] for i in range(1, len(x)): s = alpha * x[i] + (1- alpha) * s_old s_old = s return s Cependant, comment puis-je calculer le SD
Je dois implémenter la détection d'anomalies sur plusieurs ensembles de données chronologiques. Je n'avais jamais fait cela auparavant et j'espérais quelques conseils. Je suis très à l'aise avec python, donc je préférerais que la solution y soit implémentée (la plupart de mon code est en python...
Scikit learn semble utiliser la prédiction probabiliste au lieu du vote majoritaire pour la technique d'agrégation du modèle sans expliquer pourquoi (1.9.2.1. Forêts aléatoires). Y a-t-il une explication claire pourquoi? De plus, existe-t-il un bon article ou article de synthèse sur les différentes...
J'essaie de comprendre si ma compréhension de la validation croisée imbriquée est correcte, j'ai donc écrit cet exemple de jouet pour voir si j'ai raison: import operator import numpy as np from sklearn import cross_validation from sklearn import ensemble from sklearn.datasets import load_boston #...
Voici mon code pour la méthode de sélection des fonctionnalités en 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...
Je suis nouveau à Keras et j'ai besoin de votre aide. J'entraîne un réseau neuronal à Keras et ma fonction de perte est la sortie et la valeur cible de la différence nette au noir et blanc. Je veux optimiser cela en utilisant Gradient Descent. Après avoir parcouru quelques liens sur le net, j'ai...
Dans mon programme, je dois exécuter N threads séparés chacun avec leur propre RNG qui est utilisé pour échantillonner un grand ensemble de données. J'ai besoin de pouvoir semer tout ce processus avec une seule valeur afin de pouvoir reproduire les résultats. Suffit-il d'augmenter simplement...
Je suis le tutoriel mnist Tensorflow ( https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/examples/tutorials/mnist/mnist_softmax.py ). Le didacticiel utilise tf.train.Optimizer.minimize(spécifiquement tf.train.GradientDescentOptimizer). Je ne vois aucun argument transmis nulle part...
J'essaie d'évaluer les performances de clustering. Je lisais la documentation skiscit-learn sur les métriques . Je ne comprends pas la différence entre ARI et AMI. Il me semble qu'ils font la même chose de deux manières différentes. Citant de la documentation: Compte tenu de la connaissance des...
Voir cette page Wikipedia: http://en.wikipedia.org/wiki/Binomial_proportion_confidence_interval#Agresti-Coull_Interval Pour obtenir l'intervalle Agresti-Coull, il faut calculer un centile de la distribution normale, appelé . Comment calculer le centile? Existe-t-il une fonction prête à l'emploi qui...
Prenez 20 points aléatoires dans un espace de 10 000 dimensions avec chaque coordonnée iid de . Répartissez-les en 10 paires («couples») et ajoutez la moyenne de chaque paire («un enfant») à l'ensemble de données. Ensuite, faites PCA sur les 30 points résultants et tracez PC1 vs...
Quels sont les tests de saisonnalité les plus simples pour les séries chronologiques? Étant plus précis, je veux tester si en specific time series the seasonal componentest significatif. Quels sont les packages recommandés en Python /
Je mesure l'existence d'une réponse dans les mesures du signal cellulaire. J'ai d'abord appliqué un algorithme de lissage (Hanning) à la série temporelle de données, puis détecté les pics. Ce que je reçois est ceci: Si je voulais rendre la détection de la réponse un peu plus objective que "oui,...
J'ai des données de séries chronologiques où la variable mesurée est des entiers positifs discrets (comptes). Je veux tester s'il y a une tendance à la hausse dans le temps (ou non). La variable indépendante (x) est comprise entre 0 et 500 et la variable dépendante (y) est comprise entre 0 et 8....
Je voudrais coder un cluster kmeans en python à l'aide de pandas et de scikit learn. Afin de sélectionner le bon k, je voudrais coder la statistique de l'écart de Tibshirani et al 2001 ( pdf ). Je voudrais savoir si je pourrais utiliser le résultat inertie_ de scikit et adapter la formule...
J'ai vu ce post sur Moz qui présentait un entonnoir marketing segmenté: Ce genre de chose aurait beaucoup de valeur dans mon travail. Ce que je n'ai aucune idée, c'est comment visualiser les données brutes pour montrer un entonnoir segmenté comme celui-ci. L'idée est que les prospects proviennent...
Je forme un classificateur binaire SVM à l'aide de Scikit learn. En raison de la nature de mon problème, je dois éviter les faux négatifs. Comme rien n'est gratuit, je suis d'accord pour obtenir un taux plus élevé de faux positifs afin de réduire le nombre de faux négatifs. Comment pouvons-nous...
Quelle est la meilleure façon de préparer les interactions des caractéristiques catégorielles avant de les adapter à scikit-learn? Avec statsmodelsje pourrais facilement dire en style R smf.ols(formula = 'depvar ~ C(var1)*C(var2)', data=df).fit()(même chose avec Stata avec regress depvar...
Dans un certain but, j'ai besoin de générer des nombres aléatoires (données) à partir de la distribution "uniforme en pente". La "pente" de cette distribution peut varier dans un intervalle raisonnable, et alors ma distribution devrait changer d'uniforme à triangulaire en fonction de la pente....
juste pour la curiosité ... Quelle langue est la plus utilisée ici? R? MATLAB? Python? Java? Qu'en est-il du prototype ou de la production? Par exemple, je pense que MATLAB est principalement utilisé pour le prototypage, python pour les deux prot. et production