প্রশ্ন ট্যাগ «python»

আমি টেনসরফ্লো মনিস্ট টিউটোরিয়াল অনুসরণ করছি ( https://github.com/tensor ف্লো / স্পেনস্লোফ্লো / ব্লব / মাস্টার / স্টেনফ্লো / এক্সামস / টিউটোরিয়ালস / এমনিস্ট / মনিস্ট_সোফটম্যাক্স.পি )। টিউটোরিয়ালটি tf.train.Optimizer.minimize(বিশেষভাবে tf.train.GradientDescentOptimizer) ব্যবহার করে । গ্রেডিয়েন্টগুলি সংজ্ঞায়িত করার জন্য আমি কোনও যুক্তি কোথাও পাস করে দেখছি না। টেনসর প্রবাহটি কি ডিফল্টরূপে সংখ্যাগত পার্থক্য …

10 python  optimization  tensorflow 

সাইকিত শিখতে কেন মডেল একীকরণের কৌশলটির জন্য সংখ্যাগরিষ্ঠ ভোটের পরিবর্তে সম্ভাব্য ভবিষ্যদ্বাণীটি ব্যবহার করা হবে বলে কেন কোনও ব্যাখ্যা ছাড়াই (1.9.2.1। এলোমেলো বন) seems কেন এর স্পষ্ট ব্যাখ্যা আছে? র‌্যান্ডম ফরেস্ট ব্যাগিংয়ের জন্য বিভিন্ন মডেল একীকরণ কৌশলগুলির জন্য আরও ভাল কাগজ বা পর্যালোচনা নিবন্ধ আছে কি? ধন্যবাদ!

10 random-forest  python  scikit-learn  aggregation  bagging 

আমি তাত্পর্যপূর্ণ ওজনযুক্ত গড় গণনা করতে পাইথনে একটি সাধারণ ফাংশন লিখেছিলাম: 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 তবে আমি কীভাবে সম্পর্কিত এসডি গণনা করতে পারি?

10 standard-deviation  python  exponential-smoothing 

সমস্যা সমাধান খেলনা সংক্রান্ত প্রথম সমস্যার মধ্যে আমি পাইএমসি প্রয়োগ করতে চেয়েছিলাম তা হ'ল ননপ্যারমেট্রিক ক্লাস্টারিং: কিছু তথ্য দেওয়া হলে এটিকে গাওসিয়ান মিশ্রণ হিসাবে মডেল করুন এবং গুচ্ছের সংখ্যা এবং প্রতিটি ক্লাস্টারের গড় এবং সমবায়তা শিখুন। এই পদ্ধতিটি সম্পর্কে আমি যা জানি তার বেশিরভাগই মাইকেল জর্ডান এবং ইয়ে হোয়ে তেহ, …

10 bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes 

আমি একটি ডেটা সেট নিয়ে কাজ করছি। কিছু মডেল সনাক্তকরণ কৌশল ব্যবহার করার পরে, আমি একটি আরিমা (0,2,1) মডেল নিয়ে এসেছি। আমি আমার মূল ডেটা সেটটির 48 তম পর্যবেক্ষণে একটি উদ্ভাবনী আউটলেটর (আইও) সনাক্ত করতে detectIOপ্যাকেজে প্যাকেজে ফাংশনটি ব্যবহার করেছি।TSA আমি কীভাবে এই আউটলেটটিকে আমার মডেলটিতে অন্তর্ভুক্ত করব যাতে আমি …

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 

আমি একটু বিভ্রান্ত। কেউ আমাকে কীভাবে ব্যাখ্যা করতে পারেন যে বাইনারি টার্ম ইভেন্ট হিসাবে ওজন হিসাবে টার্ম-ডকুমেন্ট ম্যাট্রিক্সের ভিত্তিতে দুটি পদগুলির মধ্যে পারস্পরিক তথ্য কীভাবে গণনা করতে? Document1Document2Document3′Why′111′How′101′When′111′Where′100′Why′′How′′When′′Where′Document11111Document21010Document31110 \begin{matrix} & 'Why' & 'How' & 'When' & 'Where' \\ Document1 & 1 & 1 & 1 & 1 \\ Document2 & …

10 python  information-theory  mutual-information  numpy  pandas 

যেহেতু আমি একজন সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ার আরও পরিসংখ্যান শেখার চেষ্টা করছি আমি এমনকি শুরু করার আগে আমাকে ক্ষমা করতে হবে, এটি গুরুতর নতুন অঞ্চল ... আমি পিএমসি শিখছি এবং কিছু সত্যিকারের (সত্যই) সাধারণ উদাহরণ দিয়ে কাজ করছি। আমি কাজ করতে না পারার একটি সমস্যা (এবং এর সাথে সম্পর্কিত কোনও উদাহরণ খুঁজে …

10 modeling  python  pymc 

Soliton বন্টন একটি সেট উপর একটি বিযুক্ত সম্ভাব্যতা বিতরণের হয় সম্ভাবনা ভর ফাংশন{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\} আমি একে এলটি কোড প্রয়োগের অংশ হিসাবে ব্যবহার করতে চাই , আদর্শভাবে পাইথনে যেখানে অভিন্ন র্যান্ডম নম্বর জেনারেটর পাওয়া যায়।

10 distributions  python 

আমি ডেটা সেট সহ আর ব্যবহার করে একটি লগনারাল মডেল ফিট করেছি। ফলাফলের পরামিতিগুলি ছিল: meanlog = 4.2991610 sdlog = 0.5511349 আমি এই মডেলটি স্কিপিতে স্থানান্তর করতে চাই, যা আমি আগে কখনও ব্যবহার করি না। স্কিপি ব্যবহার করে, আমি 1 এবং 3.1626716539637488e + 90 - খুব আলাদা সংখ্যাগুলির একটি আকার …

10 r  python  numpy  scipy 

এটি আমার প্রশিক্ষণের ডেটা: 200,000 উদাহরণ x 10,000 বৈশিষ্ট্য। সুতরাং আমার প্রশিক্ষণের ডেটা ম্যাট্রিক্স হ'ল - 200,000 x 10,000। আমি প্রতিটি উদাহরণস্বরূপ বৈশিষ্ট্য উত্পন্ন করার সাথে সাথে প্রতিটি ডাট্যাসেটকে একে একে একের পর এক সংরক্ষণ করে মেমরি সমস্যা না করে একটি ফ্ল্যাট ফাইলে সংরক্ষণ করতে সক্ষম হয়েছি। তবে, এখন আমি …

10 machine-learning  dataset  algorithms  python 

আমি বর্তমানে টি-এসএনই ব্যবহার করে উচ্চ-মাত্রিক ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন তদন্ত করছি investigating আমার কাছে মিশ্রিত বাইনারি এবং অবিচ্ছিন্ন ভেরিয়েবলগুলির সাথে কিছু ডেটা রয়েছে এবং বাইনারি ডেটা খুব সহজেই ক্লাস্টার হিসাবে উপস্থিত হয়। অবশ্যই এটি পরিমিত (0 এবং 1 এর মধ্যে) ডেটার জন্য প্রত্যাশিত: ইউক্যালিডিয়ান দূরত্ব বাইনারি ভেরিয়েবলগুলির মধ্যে সর্বদা সর্বকালের / …

10 python  dimensionality-reduction  unsupervised-learning  tsne  mixed-type-data 

পাইথনে আমার একটি ডেটা ফ্রেম রয়েছে যেখানে আমাকে সমস্ত শ্রেণীবদ্ধ ভেরিয়েবলগুলি সন্ধান করতে হবে। কলামের ধরণটি পরীক্ষা করা সবসময় কাজ করে না কারণ intপ্রকারটিও শ্রেণিবদ্ধ হতে পারে। সুতরাং আমি কোনও কলামটি শ্রেণিবদ্ধ কিনা তা সনাক্ত করার জন্য সঠিক অনুমানের পরীক্ষা পদ্ধতিটি অনুসন্ধানে সহায়তা চাই। আমি চি-স্কোয়ার পরীক্ষার নীচে চেষ্টা করছিলাম …

10 hypothesis-testing  categorical-data  python  chi-squared  categorical-encoding 

আমি ক্লাস্টারিং কর্মক্ষমতা মূল্যায়ন করার চেষ্টা করছি। আমি মেট্রিকগুলিতে স্কিসিট-লার ডকুমেন্টেশন পড়ছিলাম । আমি এআরআই এবং এএমআইয়ের মধ্যে পার্থক্য বুঝতে পারি না। আমার কাছে মনে হয় তারা একই কাজ দুটি ভিন্ন উপায়ে করে। ডকুমেন্টেশন থেকে উদ্ধৃত: গ্রাউন্ড ট্রুথ ক্লাস অ্যাসাইনমেন্ট লেবেল_ট্রু এবং একই নমুনার লেবেল_প্রেডের আমাদের ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদম অ্যাসাইনমেন্টের জ্ঞান …

10 clustering  python  scikit-learn 

আমার প্রোগ্রামে আমার প্রতিটি নিজস্ব আরএনজি দিয়ে এন আলাদা আলাদা থ্রেড চালানো দরকার যা বড় ডেটাসেটের নমুনার জন্য ব্যবহৃত হয়। আমার এই পুরো প্রক্রিয়াটি একটি একক মান দিয়ে বীজ করতে সক্ষম হওয়া দরকার যাতে আমি ফলাফলগুলি পুনরুত্পাদন করতে পারি। প্রতিটি সূচকের জন্য কেবল ক্রমানুসারে বীজ বাড়ানো কি যথেষ্ট? বর্তমানে আমি …

10 python  monte-carlo  random-generation  numpy 

পাইথনে বৈশিষ্ট্য নির্বাচনের পদ্ধতির জন্য আমার কোডটি এখানে : 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) তবে নতুন এক্স (নির্ভরশীল ভেরিয়েবল - এক্স_নিউ) পাওয়ার পরে, আমি কীভাবে জানব যে …

10 feature-selection  python  scikit-learn