«libsvm» etiketlenmiş sorular

Şu anda verilerimi sınıflandırmak için doğrusal bir çekirdeğe sahip bir SVM kullanıyorum. Eğitim setinde hata yoktur. parametresi için birkaç değer denedim ( ). Bu, test setindeki hatayı değiştirmedi.10 - 5 , … , 10 2CCC10- 5, … , 10210−5,…,10210^{-5}, \dots, 10^2 Şimdi merak: Bunun bir hata olduğunu yakut bağlamaları nedeniyle …

134 machine-learning  svm  libsvm 

Destek vektör sınıflandırması için libsvm ( http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/ ) aracını kullanıyorum . Ancak, girdi verilerinin formatı hakkında kafam karıştı. README'den: Eğitim ve test veri dosyasının formatı şudur: <label> <index1>:<value1> <index2>:<value2> ... . . . Her satır bir örnek içerir ve '\ n' karakteriyle sonlanır. Sınıflandırma için, <label>sınıf etiketini gösteren bir tamsayıdır …

31 machine-learning  svm  python  libsvm  c++ 

GAM kullandığımda, artık DF (kodun son satırı) olduğunu gösteriyor. Bu ne anlama geliyor? GAM örneğinin ötesine geçmek, Genel olarak, serbestlik derecelerinin sayısı tam sayı olmayan bir sayı olabilir mi?26,626,626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -4.1470 …

27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 

C-SVC modunda libsvm'yi derece 2 polinom çekirdeği ile kullanıyorum ve birden fazla SVM eğitmem gerekiyor. Her eğitim setinde 10 özellik ve 5000 vektör bulunur. Eğitim sırasında, eğittiğim SVM'lerin çoğu için bu uyarıyı alıyorum: WARNING: reaching max number of iterations optimization finished, #iter = 10000000 Birisi bu uyarının ne anlama geldiğini …

20 machine-learning  cross-validation  svm  regularization  libsvm 

Veri kümemde Destek Vektör Makineleri'ni (SVM'ler) kullanmayı denemek istiyorum. Sorunu denemeden önce, SVM'lerin son derece dengesiz veriler üzerinde iyi performans göstermedikleri konusunda uyarıldım. Benim durumumda,% 95-98 0 ve% 2-5 1'e kadar sahip olabilirim. Seyrek / dengesiz verilerde SVM'lerin kullanımı hakkında konuşulan kaynakları bulmaya çalıştım, ancak bulabildiğim tek şey 'seyrekSVM'ler' (az …

15 svm  libsvm  unbalanced-classes 

Libsvm kullanıyorum ve her svmtrain () dediğimde yeni bir model oluşturduğumu ve var olan bir modele veri koymanın bir seçeneği olmadığını fark ettim. Ancak bunu yapmak mümkün mü? Bu yönü libsvm'de görmüyor muyum?

14 svm  libsvm 

Optimal bir lambda aramak için glmnetiçeride caretkullanma cv.glmnetve aynı görevi yapmak için kullanma karşılaştırmasında çok fazla karışıklık var gibi görünüyor . Birçok soru yöneltildi, örneğin: Sınıflandırma modeli train.glmnet mi cv.glmnet mi? Glmnet'i caret ile kullanmanın doğru yolu nedir? "Caret" kullanarak çapraz onaylama "glmnet" ancak sorunun tekrarlanabilirliğinden kaynaklanabilecek hiçbir cevap verilmemiştir. …

14 r  caret  glmnet  machine-learning  neural-networks  maximum  softmax  probability  distributions  mathematical-statistics  random-variable  cdf  statistical-significance  variance  expected-value  ratio  sample-size  reliability  tolerance-interval  wilcoxon-signed-rank  self-study  variance  sampling  mean  machine-learning  svm  libsvm  self-study  sampling  ranks  data-visualization  histogram  machine-learning  classification  normal-distribution  mathematical-statistics  maximum-likelihood  mixture  predictive-models  prediction  seasonality 

Üst üste binen iki sınıflı bir veri setim var, her sınıfta yedi nokta, iki boyutlu uzayda noktalar var. R, ve ben bu sınıflar için ayrı bir köprü oluşturmak svmiçin e1071paketten çalışıyorum . Aşağıdaki komutu kullanıyorum: svm(x, y, scale = FALSE, type = 'C-classification', kernel = 'linear', cost = 50000) burada …

13 r  machine-learning  svm  libsvm  e1071 

Balıkçı testini daha iyi anlamak istedim, bu yüzden f ve m erkek ve kadına karşılık gelen ve n ve y "soda tüketimine" karşılık gelen aşağıdaki oyuncak örneğini tasarladım: > soda_gender f m n 0 5 y 5 0 Açıkçası, bu büyük bir basitleştirme, ama bağlamın önüne geçmesini istemedim. Burada sadece …

12 fishers-exact  hypergeometric  clustering  supervised-learning  modeling  econometrics  r  regression  residuals  heteroscedasticity  independence  distributions  self-study  matlab  libsvm  self-study  conditional-probability  conditional-expectation  hypothesis-testing  self-study  multiple-comparisons  mode  statistical-significance  chi-squared  multiple-comparisons  maximum-likelihood  poisson-process  optimization  uncertainty  genetic-algorithms  bayesian  model-selection  overfitting  maximum-likelihood  optimization  approximation  r  prediction  model-evaluation  r  machine-learning  survival  neural-networks  cox-model  machine-learning  bayesian  bayesian-network  hierarchical-bayesian  pooling 

Şu anda Scikit aşağıdaki kodu ile öğrenmek kullanıyorum: clf = svm.SVC(C=1.0, tol=1e-10, cache_size=600, kernel='rbf', gamma=0.0, class_weight='auto') ve sonra 7 farklı etikete sahip bir veri seti için uygunluk ve tahmin yapın. Tuhaf bir çıktı aldım. Doğrulama setinde öngörülen etiketi hangi çapraz doğrulama tekniğini kullanırsam kullanalım, daima etiket 7 olacaktır. Tam varsayılan …

10 svm  scikit-learn  libsvm  multi-class  optunity 

R'de ayrık zamanlı bir model yerleştirmeye çalışıyorum, ancak nasıl yapılacağından emin değilim. Bağımlı değişkeni farklı satırlarda, her bir zaman gözlemi için bir tane düzenleyebileceğinizi ve glmbir logit veya cloglog bağlantısıyla işlevi kullanabileceğinizi okudum. Bu anlamda, üç sütun vardır: ID, Event(her zaman atıl 1 ya da 0) ve Time Elapsedek olarak, …

10 r  survival  pca  sas  matlab  neural-networks  r  logistic  spatial  spatial-interaction-model  r  time-series  econometrics  var  statistical-significance  t-test  cross-validation  sample-size  r  regression  optimization  least-squares  constrained-regression  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-signed-rank  references  neural-networks  jags  bugs  hierarchical-bayesian  gaussian-mixture  r  regression  svm  predictive-models  libsvm  scikit-learn  probability  self-study  stata  sample-size  spss  wilcoxon-mann-whitney  survey  ordinal-data  likert  group-differences  r  regression  anova  mathematical-statistics  normal-distribution  random-generation  truncation  repeated-measures  variance  variability  distributions  random-generation  uniform  regression  r  generalized-linear-model  goodness-of-fit  data-visualization  r  time-series  arima  autoregressive  confidence-interval  r  time-series  arima  autocorrelation  seasonality  hypothesis-testing  bayesian  frequentist  uninformative-prior  correlation  matlab  cross-correlation 

Vektör makinelerini destekleme konusunda yeni başlayan biriyim. Belirli bir soruna hangi çekirdeğin (örn. Doğrusal, polinom) en uygun olduğunu söyleyen bazı yönergeler var mı? Benim durumumda, web sayfalarını belirli bilgiler içerip içermediklerine göre sınıflandırmak zorundayım, yani ikili bir sınıflandırma sorunum var. Genel olarak bu göreve hangi çekirdeğin en uygun olduğunu söyleyebilir …

9 classification  svm  model-selection  libsvm  kernel-trick 

Kullanırken libsvm, parametresi çekirdek işlevi için bir parametredir. Varsayılan değeri Olarak ayarlanmıştırγγ\gammaγ=1özellik sayısı.γ=1özellik sayısı.\gamma = \frac{1}{\text{number of features.}} Bu parametreyi ayarlamak için mevcut yöntemlerin yanı sıra ızgara arama gibi herhangi bir teorik rehberlik var mı?

9 machine-learning  svm  data-mining  libsvm  kernel-trick