«svm» etiketlenmiş sorular

Doğrusal bir SVM'nin destek vektörleri göz önüne alındığında, karar sınırının denklemini nasıl hesaplayabilirim?

19 machine-learning  svm 

SVM veya Sinir Ağını kullanmak için, kategorik değişkenleri sayısal değişkenlere dönüştürmesi (kodlaması) gerekir, bu durumda normal yöntem 0-1 ikili değerleri, k. Kategorik değeri (0,0, .. olarak dönüştürülür) kullanmaktır. ., 1,0, ... 0) (1, k-th konumundadır). Bunu yapmak için başka yöntemler var mı, özellikle de 0-1 gösteriminin Sinir Ağı'nda oldukça istenen …

19 machine-learning  neural-networks  categorical-data  svm  categorical-encoding 

Tüm kaynaklar güncellendiğinde son düzenleme: Bir proje için, sınıflandırma için makine öğrenimi algoritmaları uyguluyorum. Zorluk: Oldukça sınırlı etiketlenmiş veriler ve çok daha fazla etiketlenmemiş veriler. Hedefler: Yarı denetimli sınıflandırma uygulayın Bir şekilde yarı denetimli etiketleme işlemi uygulayın (aktif öğrenme olarak bilinir) EM, Transductive SVM veya S3VM (Yarı Denetimli SVM) veya …

19 machine-learning  classification  software  svm  text-mining 

"Feature space "'nin tanımı nedir? Örneğin, SVM'leri okurken "özellik alanına eşleme" hakkında okudum. CART hakkında okurken, "özellik alanına bölümleme" hakkında okudum. Neler olduğunu anlıyorum, özellikle de CART için, ama kaçırdığım bir tanım olduğunu düşünüyorum. "Özellik alanı" nın genel bir tanımı var mı? SVM çekirdekleri ve / veya CART hakkında bana …

19 machine-learning  svm  feature-selection  cart  feature-construction 

35 boyutlu bir alanım var (nitelikler). Analitik sorunum basit bir sınıflandırma sorunudur. 35 boyuttan 25'inden fazlası kategoriktir ve her özellik 50'den fazla değer türünü alır. Bu senaryoda, sahte bir değişken getirmek de benim için işe yaramayacak. Çok sayıda kategorik özniteliği olan bir alanda nasıl SVM çalıştırabilirim?

18 categorical-data  svm 

URL'leri kategorilere ayırmam gerekiyor. Diyelim ki her URL'yi sıfırlamayı planladığım 15 kategorim var. 15 yollu sınıflandırıcı daha mı iyi? Burada 15 etiket var ve her veri noktası için özellikler oluşturmak. Ya da 15 ikili sınıflandırıcı oluşturup, diyelim: Film ya da Film Dışı ve bir sınıflayıcı oluşturmak için bu sınıflandırmalardan aldığım …

18 machine-learning  classification  categorical-data  svm  feature-selection 

Herkes bana SVM sınıflandırmasını diğer sınıflandırıcılardan ayıran avantaj ve dezavantajlarını açıklayabilir mi?

18 machine-learning  svm 

SVM'nin ikili bir sınıflandırıcı olduğunu biliyorum. Çok sınıflı SVM'ye genişletmek istiyorum. Bunu gerçekleştirmenin en iyi ve belki de en kolay yolu hangisidir? kod: MATLAB'da u=unique(TrainLabel); N=length(u); if(N>2) itr=1; classes=0; while((classes~=1)&&(itr<=length(u))) c1=(TrainLabel==u(itr)); newClass=double(c1); tst = double((TestLabel == itr)); model = svmtrain(newClass, TrainVec, '-c 1 -g 0.00154'); [predict_label, accuracy, dec_values] = svmpredict(tst, …

18 machine-learning  matlab  svm  multi-class 

Geçen yıl NIPS 2017'de Ali Rahimi ve Ben Recht "Büyük Ölçekli Çekirdek Makineleri için Rastgele Özellikler" adlı makaleleri için zaman testi ödülü kazandılar . Makalelerini yayınlamanın bir parçası olarak, modellerinin 5 satır matlab'de uygulanabileceğini gösterdiler. % Approximates Gaussian Process regression % with Gaussian kernel of variance gamma^2 % lambda: regularization …

18 machine-learning  svm  gaussian-process  approximation 

Aşağıdaki 6 karar sınırı verilmiştir. Karar sınırları violett çizgileridir. Noktalar ve çarpılar iki farklı veri kümesidir. Hangisinin bir olduğuna karar vermeliyiz: Doğrusal SVM Çekirdek SVM (2. sıra polinom çekirdeği) Algılayıcı Lojistik regresyon Sinir Ağı (10 düzeltilmiş doğrusal birim içeren 1 gizli katman) Sinir Ağı (10 tanh birimli 1 gizli katman) …

17 machine-learning  self-study  classification  neural-networks  svm 

SVM'deki RBF Çekirdeğinin ne yaptığını nasıl anlayabilirim? Yani matematiği anlıyorum ama bu çekirdeğin ne zaman yararlı olacağını hissetmenin bir yolu var mı? RBF vektör mesafeleri içerdiğinden, kNN sonuçları SVM / RBF ile ilişkili midir? Polinom çekirdeği hakkında bir his edinmenin bir yolu var mı? Boyut ne kadar yüksekse, o kadar …

17 svm  kernel-trick 

Baktığım küçük bir metin sınıflandırma probleminde, Naive Bayes bir SVM'ye benzer veya daha yüksek bir performans sergiliyordu ve çok kafam karıştı. Bir algoritmanın diğerine karşı zaferine hangi faktörlerin karar verdiğini merak ediyordum. SVM'ler üzerinde Naive Bayes kullanmanın bir anlamı olmadığı durumlar var mı? Birisi buna ışık tutabilir mi?

17 machine-learning  classification  svm  naive-bayes 

Hava kirleticilerinin kısa vadeli tahminini yapmak için SVM modellerini kullanıyorum. Yeni bir model eğitmek için bir SVM modeli için uygun metaparametreler bulmalıyım (yani C, gama vb.). Libsvm belgeleri (ve okuduğum diğer birçok kitap) bu parametreleri bulmak için ızgara aramayı kullanmanızı önerir - bu yüzden temelde bu parametrelerin her kombinasyonu için …

17 cross-validation  svm 

Birçok algoritma ile çalışıyorum: RandomForest, DecisionTrees, NaiveBayes, SVM (çekirdek = doğrusal ve rbf), KNN, LDA ve XGBoost. SVM dışında hepsi oldukça hızlıydı. O zaman daha hızlı çalışmak için özellik ölçeklendirmesi gerektiğini bilmeliyim. Sonra aynı şeyi diğer algoritmalar için de yapmam gerekip gerekmediğini merak etmeye başladım.

17 machine-learning  svm  random-forest  naive-bayes  xgboost 

Bir sınıf SVM'lerin (OSVM'ler), akılda olumsuz veriler olmadan önerildiğini ve menşei, olumlu bir seti ve bir miktar negatif bağlantı noktasını ayıran karar sınırları bulmaya çalıştıklarını anlıyorum. 2011'deki bir çalışma, OSVM'lerden farklı olduğunu iddia eden "kategori başına tek bir sınıflandırıcıyı" eğiten Örnek SVM'ler (ESVM'ler) önermektedir ; hesaplanmış". Bunun ne anlama geldiğini …

16 machine-learning  svm