Ali Ahmed55

اه بدل ما استخدم Loops شكراا جدا لحضرتك جزاك الله كل خير

السلام عليكم هو اي اهميه الVectorization في الشبكات العصبيه و في باثيون بشكل عام ؟

انا الحمد الله بتدا اقراء اورق بحثيه لجيفري هينتون كلام حضرتك صح جدا جدا الف شكرااا لحضرتك جدا جدا جزاك الله كل خير

السلام عليكم هو ازي اقدر ان ابدع او ابتكار حاجه جديد وانا بستخدم الادوات الجاهز زي tensorflow عند بناء شبكه عصبيه ؟

الف شكراا لحضرتكم جدا

السلام عليكم هو اي الفرق مابين الfisher_exact و pearsonr و spearmanr و mannwhitneyu في مكتبه الscipy ؟

الف شكراا لحضرتك

الف شكراا جدا لحضرتكم

اه انا بتعلم دلوقتي الDeep learning فا اثناء التعلم يفضل ان ابني انا بنفسي شبكه عصبيه من الصفر عشان افهم خلف الكوليس صح كده ولكن في المشاريع الحقيق يغضل ان استخدم ادوات جاهز زي

السلام عليكم هو اي الافضل ان ابني شبكه عصبيه من الصفر والا استخدم االاوات الجاهز ؟

الف شكراا لحضرتكم

السلام عليكم هو اي الفرق مابين الCoxPHFitter و الKaplanMeierFitter و الlogrank_test في مكتبه الlifelines ؟

انا استخدم الطريقه التاني بس الرسم برد كده مش عارف ليه

السلام عليكم انا هنا مش عاوز الكود ده يشتغل الا بعد ما الحلقه ماتخلص plt.title(f'Kaplan-Meier Curve for Cyto_Score {cyto_score}') plt.xlabel('Time (months)') plt.ylabel('Survival Probability') plt.tight_layout() plt.show() ودي الحلقه إنشاء كائنات Kaplan-Meier لكل متغير kaplanmeierfitter_cyto = KaplanMeierFitter() kaplanmeierfitter_tbi = KaplanMeierFitter() kaplanmeierfitter_graft = KaplanMeierFitter() kaplanmeierfitter_vent = KaplanMeierFitter() # Iterate through each unique combination of 'cyto_score', 'tbi_status', 'graft_type', and 'vent_hist' for (cyto_score, tbi_status, graft_type, vent_hist), indices in data_train.groupby(['cyto_score', 'tbi_status', 'graft_type', 'vent_hist']).groups.items(): # Filter the data based on the current group group_data = data_train.loc[indices] # Fit the Kaplan-Meier model for each feature kaplanmeierfitter_cyto.fit(group_data['efs_time'], event_observed=group_data['efs'], label=f'Cyto_Score {cyto_score}') kaplanmeierfitter_tbi.fit(group_data['efs_time'], event_observed=group_data['efs'], label=f'tbi_status {tbi_status}') kaplanmeierfitter_graft.fit(group_data['efs_time'], event_observed=group_data['efs'], label=f'graft_type {graft_type}') kaplanmeierfitter_vent.fit(group_data['efs_time'], event_observed=group_data['efs'], label=f'vent_hist {vent_hist}') kaplanmeierfitter_cyto.plot_survival_function() هل اقدر اعمل حاجه زي كده

الف شكراا لحضرتكم جدا

ايوه بس الرسم طلع كده

السلام عليكم ده الكود # Create a Kaplan-Meier object kaplanmeierfitter = KaplanMeierFitter() # Create a larger figure to avoid overlap plt.figure(figsize=(12, 8)) # Iterate through each unique combination of 'cyto_score', 'tbi_status', 'graft_type', and 'vent_hist' for (cyto_score, tbi_status, graft_type, vent_hist) in data_train.groupby(['cyto_score', 'tbi_status', 'graft_type', 'vent_hist']).groups: # Filter the data based on the current group group_data = data_train[(data_train['cyto_score'] == cyto_score) & (data_train['tbi_status'] == tbi_status) & (data_train['graft_type'] == graft_type) & (data_train['vent_hist'] == vent_hist)] # Fit the Kaplan-Meier model kaplanmeierfitter.fit(group_data['efs_time'], event_observed=group_data['efs'], label=f'cyto_score {cyto_score}, tbi_status {tbi_status}, graft_type {graft_type}, vent_hist {vent_hist}') # Plot the survival function with a unique color for each group kaplanmeierfitter.plot_survival_function(color=plt.cm.tab10(group_data['cyto_score'] % 10)) # Using colormap for variety # Customize the plot plt.title('Kaplan-Meier Survival Curve') plt.xlabel('Time (months)') plt.ylabel('Survival Probability') plt.legend() plt.show()

الف شكرااا جدا لحضرتكم

السلام عليكم هو اي تحليل البقاء Kaplan-Meier ؟

الف شكرااا لحضرتك جدا

السلام عليكم هل يوجد طريقه مضمنة لحصول علي قيمه P او فتره الثقه في مكتبه sklearn ؟

السلام عليكم هو اي دور لغه البرمجه باثيون في التقاط أول صورة للثقب الأسود (Black Hole) في تاريخ البشرية تم في عام 2019 باستخدام مشروع Event Horizon Telescope (EHT) ؟

السلام عليكم الكود الاول X = data_train[['cyto_score', 'tbi_status', 'graft_type', 'vent_hist']] y = data_train['efs_time'] X = sm.add_constant(X) model_ols = sm.OLS(y, X).fit() وبين الكود ده model_ols = ols(formula='efs_time ~ C(cyto_score) + C(tbi_status) + C(graft_type) + (vent_hist)' , data=data_train).fit()

اي ده طيب هو ممكن برد مع التعلم العميق باستخدم TensorFlow هل اقدر ان اسنخدم statsmodles معها

السلام عليكم هو اي الفرق مابين ان استخدم الlogistic regression او Liner regression من مكتبه الstatsmodels وبين مكتبه الsklearn ؟