«svm» etiketlenmiş sorular

Benim gibi bir veri setim var +--------+------+-------------------+ | income | year | use | +--------+------+-------------------+ | 46328 | 1989 | COMMERCIAL EXEMPT | | 75469 | 1998 | CONDOMINIUM | | 49250 | 1950 | SINGLE FAMILY | | 82354 | 2001 | SINGLE FAMILY | | 88281 | 1985 …

14 categorical-data  svm  mixed-type-data 

Radyal temel işlevi için k ( x , y ) = exp ( - | | x - y | | 2 ) nasıl kanıtlanırsonlu boyutlu özelliği boşluk vardır, Hbazıları için böylecp:R,N→HElimizdekik(x,y)=⟨Φ(x),Φ(y)⟩?k(x,y)=exp(−||x−y||2)2σ2)k(x,y)=exp⁡(−||x−y||2)2σ2)k(x, y) = \exp(-\frac{||x-y||^2)}{2\sigma^2})HHHΦ:Rn→HΦ:Rn→H\Phi: \text{R}^n \to Hk(x,y)=⟨Φ(x),Φ(y)⟩k(x,y)=⟨Φ(x),Φ(y)⟩k(x, y) = \langle \Phi(x), \Phi(y)\rangle

14 machine-learning  svm  kernel-trick 

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 

SVM'leri sezgisel olarak anlama konusunda birkaç şüphem var. SVMLight veya LibSVM gibi standart bir araç kullanarak sınıflandırma için bir SVM modeli geliştirdiğimizi varsayalım. Test verilerini tahmin etmek için bu modeli kullandığımızda, model her test noktası için "alfa" değerlerine sahip bir dosya oluşturur. Alfa değeri pozitifse, test noktası Sınıf 1'e aittir, …

14 machine-learning  svm  max-margin 

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 

Bağlam : Bu yüzden ben kullanıyorum, parametrik görünmeyen bir ScatterPlot bir çizgi çizmek istiyorum geom_smooth()içinde ggplotde R. geom_smooth: method="auto" and size of largest group is >=1000, so using gam with formula: y ~ s(x, bs = "cs"). Use 'method = x' to change the smoothing method.Genelleştirilmiş katkı modelleri için GAM …

14 r  gam  splines  loess  r  data-visualization  boxplot  mathematical-statistics  theory  sufficient-statistics  machine-learning  classification  correlation  svm  feature-selection  probability  stochastic-processes  machine-learning  reinforcement-learning 

Araştırma çalışmalarım için scikit-learn uygulamasında bir sınıf SVM kullanıyordum . Ama bunu iyi anlayamadım. Herkes bir sınıf SVM hakkında basit ve iyi bir açıklama verebilir misiniz?

14 machine-learning  svm  data-mining  novelty-detection 

Amaç KKT anlayışının doğru olup olmadığını onaylayın. KKT hakkında daha fazla açıklama ve teyit isteyin. Arka fon SVM makalelerinde her zaman maviden çıkan KKT koşullarını, özellikle tamamlayıcı olanı anlamaya çalışmak. Soyut formül listesine ihtiyacım yok ama somut, sezgisel ve grafiksel bir açıklamaya ihtiyacım var. Soru Maliyet fonksiyonunu f (X) en …

13 svm  optimization  lagrange-multipliers 

Kısa süre önce, bu boyutlardaki verileri doğrusallaştırmak amacıyla verileri daha yüksek boyutlu alanlara eşleyen Çekirdek numarasının kullanımını öğrendim. Bu tekniği kullanmaktan kaçınmam gereken durumlar var mı? Sadece doğru çekirdek fonksiyonunu bulmak meselesi mi? Doğrusal veriler için bu elbette yardımcı değildir, ancak doğrusal olmayan veriler için bu her zaman yararlı görünmektedir. …

13 machine-learning  svm  kernel-trick  heuristic 

Çekirdek işlevlerine dayanan birçok makine öğrenme algoritması var gibi görünüyor. SVM'ler ve NN'ler iki değil. Peki bir çekirdek fonksiyonunun tanımı nedir ve geçerli olması için gereksinimler nelerdir?

13 svm  terminology  kernel-trick 

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 

SVM hakkında sahip olduğum sınırlı bilgi ile, kısa ve şişman bir veri matrisi (birçok özellik ve çok fazla örnek değil) iyidir , ancak büyük veriler için iyi değildir.XXX Ben bir nedeni Çekirdek Matrix anlamak bir olduğunu matrisi, verilerdeki durumlarda sayısıdır. 100K verisi varsa, çekirdek matrisi elemente sahip olacak ve ~ …

13 machine-learning  svm  large-data 

Bu öğrenme eğrisini oluşturdum ve SVM modelimin önyargı veya varyanstan muzdarip olup olmadığını bilmek istiyorum? Bunu bu grafikten nasıl çıkarabilirim?

12 machine-learning  svm  bias  train 

Artırma yöntemlerinin aykırı değerlere duyarlı olduğunu söyleyen birçok makale buldum, ancak nedenini açıklayan bir makale yok. Deneyimlerime göre aykırı değerler herhangi bir makine öğrenimi algoritması için kötüdür, ancak artırma yöntemleri neden özellikle hassastır? Aşağıdaki algoritmalar aykırı değerlere duyarlılık açısından nasıl sıralanır: boost ağacı, rastgele orman, sinir ağı, SVM ve lojistik …

12 machine-learning  svm  outliers  cart  boosting 

Belirli bir veri kümesine karşı bir SVM çalıştırdım ve aşağıdaki gözlemi yaptım: Sınıflandırıcıyı oluşturmak için özellik sayısını değiştirirsem, ortaya çıkan destek vektörlerinin sayısı da değiştirilecektir. Bu tür bir senaryoyu nasıl açıklayacağımı bilmek istiyorum.

12 machine-learning  classification  svm  kernel-trick