Als «python» getaggte Fragen

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Warum schwankt die Validierungsgenauigkeit?

Ich habe ein vierschichtiges CNN, um die Reaktion auf Krebs mithilfe von MRT-Daten vorherzusagen. Ich benutze ReLU-Aktivierungen, um Nichtlinearitäten einzuführen. Die Zuggenauigkeit und der Verlust nehmen monoton zu bzw. ab. Aber meine Testgenauigkeit beginnt wild zu schwanken. Ich habe versucht,...

machine-learning python deep-learning
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Berechnung der Wiederholbarkeit von Effekten aus einem früheren Modell

Ich bin gerade auf diese Arbeit gestoßen , in der beschrieben wird, wie die Wiederholbarkeit (auch bekannt als Zuverlässigkeit, auch bekannt als Intraclass-Korrelation) einer Messung über Mixed-Effects-Modellierung berechnet wird. Der R-Code wäre: #fit the model fit =

mixed-model reliability intraclass-correlation repeatability spss factor-analysis survey modeling cross-validation error curve-fitting mediation correlation clustering sampling machine-learning probability classification metric r project-management optimization svm python dataset quality-control checking clustering distributions anova factor-analysis exponential poisson-distribution generalized-linear-model deviance machine-learning k-nearest-neighbour r hypothesis-testing t-test r variance levenes-test bayesian software bayesian-network regression repeated-measures least-squares change-scores variance chi-squared variance nonlinear-regression regression-coefficients multiple-comparisons p-value r statistical-significance excel sampling sample r distributions interpretation goodness-of-fit normality-assumption probability self-study distributions references theory time-series clustering econometrics binomial hypothesis-testing variance t-test paired-comparisons statistical-significance ab-test r references hypothesis-testing t-test normality-assumption wilcoxon-mann-whitney central-limit-theorem t-test data-visualization interactive-visualization goodness-of-fit
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Python-Modul zur Analyse von Änderungspunkten

Ich suche ein Python-Modul, das eine Änderungspunktanalyse für eine Zeitreihe durchführt. Es gibt eine Reihe verschiedener Algorithmen, und ich möchte die Wirksamkeit einiger von ihnen untersuchen, ohne jeden der Algorithmen von Hand rollen zu müssen. Im Idealfall hätte ich gerne Module wie den...

time-series python change-point
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Keras, wie funktioniert der Zerfall der SGD-Lernrate?

Wenn Sie sich die Dokumentation http://keras.io/optimizers/ ansehen, gibt es in der SGD einen Parameter für den Zerfall. Ich weiß, dass dies die Lernrate im Laufe der Zeit reduziert. Allerdings kann ich nicht herausfinden, wie es genau funktioniert. Ist es ein Wert, der mit der Lernrate...

neural-networks python
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Wie projiziert man einen neuen Vektor auf den PCA-Raum?

Nach der Durchführung der Hauptkomponentenanalyse (PCA) möchte ich einen neuen Vektor auf den PCA-Raum projizieren (dh seine Koordinaten im PCA-Koordinatensystem finden). Ich habe PCA in R-Sprache mit berechnet prcomp. Jetzt sollte ich meinen Vektor mit der PCA-Rotationsmatrix multiplizieren...

r pca r variance heteroscedasticity misspecification distributions time-series data-visualization modeling histogram kolmogorov-smirnov negative-binomial likelihood-ratio econometrics panel-data categorical-data scales survey distributions pdf histogram correlation algorithms r gpu parallel-computing approximation mean median references sample-size normality-assumption central-limit-theorem rule-of-thumb confidence-interval estimation mixed-model psychometrics random-effects-model hypothesis-testing sample-size dataset large-data regression standard-deviation variance approximation hypothesis-testing variance central-limit-theorem kernel-trick kernel-smoothing error sampling hypothesis-testing normality-assumption philosophical confidence-interval modeling model-selection experiment-design hypothesis-testing statistical-significance power asymptotics information-retrieval anova multiple-comparisons ancova classification clustering factor-analysis psychometrics r sampling expectation-maximization markov-process r data-visualization correlation regression statistical-significance degrees-of-freedom experiment-design r regression curve-fitting change-point loess machine-learning classification self-study monte-carlo markov-process references mathematical-statistics data-visualization python cart boosting regression classification robust cart survey binomial psychometrics likert psychology asymptotics multinomial
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Clustering einer Korrelationsmatrix

Ich habe eine Korrelationsmatrix, die angibt, wie jedes Objekt mit dem anderen Objekt korreliert ist. Daher habe ich für N Elemente bereits eine N * N Korrelationsmatrix. Wie gruppiere ich mit dieser Korrelationsmatrix die N Elemente in M ​​Fächern, damit ich sagen kann, dass sich die Nk Elemente...

clustering python k-means
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Was sind die korrekten Werte für Präzision und Rückruf in Randfällen?

Präzision ist definiert als: p = true positives / (true positives + false positives) Ist es richtig, dass sich die Genauigkeit 1 nähert true positivesund false positivessich 0 nähert? Gleiche Frage zum Rückruf: r = true positives / (true positives + false negatives) Ich führe derzeit einen...

precision-recall data-visualization logarithm references r networks data-visualization standard-deviation probability binomial negative-binomial r categorical-data aggregation plyr survival python regression r t-test bayesian logistic data-transformation confidence-interval t-test interpretation distributions data-visualization pca genetics r finance maximum probability standard-deviation probability r information-theory references computational-statistics computing references engineering-statistics t-test hypothesis-testing independence definition r censoring negative-binomial poisson-distribution variance mixed-model correlation intraclass-correlation aggregation interpretation effect-size hypothesis-testing goodness-of-fit normality-assumption small-sample distributions regression normality-assumption t-test anova confidence-interval z-statistic finance hypothesis-testing mean model-selection information-geometry bayesian frequentist terminology type-i-and-ii-errors cross-validation smoothing splines data-transformation normality-assumption variance-stabilizing r spss stata python correlation logistic logit link-function regression predictor pca factor-analysis r bayesian maximum-likelihood mcmc conditional-probability statistical-significance chi-squared proportion estimation error shrinkage application steins-phenomenon
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Julia: Bilanz ziehen, wie es gelaufen ist

Dieser Beitrag bezieht sich auf ein sich schnell änderndes Ereignis. Ich bin auf eine Frage aus dem Jahr 2012 gestoßen, die eine sehr gute Diskussion über Julia als Alternative zu R / Python für verschiedene Arten von statistischer Arbeit hatte. Hier liegt die ursprüngliche...

r python computing julia