Eu escrevi uma função simples em Python para calcular a média ponderada exponencialmente: 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 No entanto, como posso calcular o SD
O aprendizado do Scikit parece usar predição probabilística, em vez de voto majoritário, para a técnica de agregação de modelos, sem uma explicação do porquê (1.9.2.1. Florestas aleatórias). Existe uma explicação clara para o porquê? Além disso, existe um bom artigo em papel ou de revisão para as...
Estou tentando descobrir se meu entendimento da validação cruzada aninhada está correto, por isso escrevi este exemplo de brinquedo para verificar se estou certo: import operator import numpy as np from sklearn import cross_validation from sklearn import ensemble from sklearn.datasets import...
Aqui está o meu código para o método de seleção de recursos em 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,...
Eu sou novo em Keras e preciso de sua ajuda. Estou treinando uma rede neural em Keras e minha função de perda é a diferença ao quadrado entre a saída e o valor-alvo da rede. Eu quero otimizar isso usando a Descida de gradiente. Depois de passar por alguns links na rede, soube que existem 3 tipos...
Estou seguindo o tutorial do Tensorflow mnist ( https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/examples/tutorials/mnist/mnist_softmax.py ). O tutorial usa tf.train.Optimizer.minimize(especificamente tf.train.GradientDescentOptimizer). Não vejo nenhum argumento sendo passado em...
No meu programa, eu preciso executar N threads separados, cada um com seu próprio RNG, que é usado para provar um grande conjunto de dados. Eu preciso ser capaz de propagar todo esse processo com um único valor para poder reproduzir resultados. É suficiente simplesmente aumentar sequencialmente a...
Veja esta página da Wikipedia: http://en.wikipedia.org/wiki/Binomial_proportion_confidence_interval#Agresti-Coull_Interval Para obter o intervalo Agresti-Coull, é necessário calcular um percentil da distribuição normal, chamado . Como calculo o percentil? Existe uma função pronta que faça isso no...
Para floresta aleatória, dividimos o nó por Gini impureza ou entropia para um conjunto de recursos. O RandomForestClassifier no sklearn, podemos optar por dividir usando o critério Gini ou Entropy. No entanto, o que eu li sobre o Extra-Trees Classifier, um valor aleatório é selecionado para a...
Eu estou usando usando um modelo linear generalizado gama (GLM) com um link de identidade. A variável independente é a compensação de um grupo específico. O resumo do statsmodels do Python está me dando um aviso sobre a função de vínculo de identidade ( "DomainWarning: a função de vínculo de...
Estou medindo a existência de resposta nas medições de sinais celulares. O que fiz foi primeiro aplicar um algoritmo de suavização (Hanning) às séries temporais de dados e depois detectar picos. O que eu recebo é o seguinte: Se eu quisesse tornar a detecção da resposta um pouco mais objetiva do...
Eu tenho alguns dados de séries temporais em que a variável medida é números inteiros positivos discretos (contagens). Quero testar se há uma tendência ascendente ao longo do tempo (ou não). A variável independente (x) está no intervalo de 0 a 500 e a variável dependente (y) está no intervalo de 0...
Estou treinando um classificador binário SVM usando o Scikit learn. Devido à natureza do meu problema, preciso evitar falsos negativos. Como nada é gratuito, estou bem em obter uma taxa mais alta de falsos positivos, a fim de reduzir o número de falsos negativos. Como podemos fazer isso...
Quais são os testes de sazonalidade mais simples para séries temporais? Sendo mais específico, quero testar se specific time series the seasonal componenté significativo. Quais são os pacotes recomendados no Python /
Gostaria de codificar um kmeans agrupado em python usando pandas e scikit learn. Para selecionar o bom k, gostaria de codificar a estatística Gap de Tibshirani e al 2001 ( pdf ). Gostaria de saber se poderia usar o resultado de inércia_ do scikit e adaptar a fórmula estatística de gap sem precisar...
Vi este post na Moz, que apresentava um funil de marketing segmentado: Esse tipo de coisa teria muito valor no meu trabalho. O que não faço ideia é como visualizar dados brutos para mostrar um funil segmentado como este. A ideia é que os leads de vendas venham de diferentes fontes (que usamos para...
Pegue 20 pontos aleatórios em um espaço de 10.000 dimensões com cada ID de coordenada de . Divida-os em 10 pares ("casais") e adicione a média de cada par ("um filho") ao conjunto de dados. Em seguida, faça o PCA nos 30 pontos resultantes e plote PC1 vs PC2.N( 0 , 1 )N(0 0,1 1)\mathcal N(0,1) Uma...
Qual é a melhor maneira de preparar interações de recursos categóricos antes de se adaptar ao scikit-learn? Com statsmodelseu poderia dizer convenientemente em estilo R smf.ols(formula = 'depvar ~ C(var1)*C(var2)', data=df).fit()(o mesmo em Stata com regress depvar i.var1##i.var2). Pode...
Preciso implementar a detecção de anomalias em vários conjuntos de dados de séries temporais. Eu nunca fiz isso antes e estava esperando por alguns conselhos. Estou muito confortável com o python, então prefiro que a solução seja implementada (a maior parte do meu código é python para outras partes...
Para alguma finalidade, eu preciso gerar números aleatórios (dados) a partir da distribuição "uniforme inclinado". A "inclinação" desta distribuição pode variar em algum intervalo razoável e, em seguida, minha distribuição deve mudar de uniforme para triangular com base na inclinação. Aqui está...