Perguntas com a marcação «libsvm»

Atualmente, estou usando um SVM com um kernel linear para classificar meus dados. Não há erro no conjunto de treinamento. Tentei vários valores para o parâmetro ( 10 - 5 , … , 10 2 ). Isso não alterou o erro no conjunto de teste.CCC10- 5, ... , 10210-5,...,10210^{-5}, \dots, …

134 machine-learning  svm  libsvm 

Estou usando a ferramenta libsvm ( http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/ ) para classificação de vetores de suporte. No entanto, estou confuso sobre o formato dos dados de entrada. No README: O formato do arquivo de dados de treinamento e teste é: <label> <index1>:<value1> <index2>:<value2> ... . . . Cada linha contém uma instância …

31 machine-learning  svm  python  libsvm  c++ 

Quando uso o GAM, o DF residual é (última linha do código). O que isso significa? Indo além do exemplo do GAM, em geral, o número de graus de liberdade pode ser um número não inteiro?26,626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) Deviance …

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 

Estou usando libsvm no modo C-SVC com um kernel polinomial de grau 2 e sou obrigado a treinar vários SVMs. Cada conjunto de treinamento possui 10 recursos e 5000 vetores. Durante o treinamento, recebo este aviso para a maioria dos SVMs que treino: WARNING: reaching max number of iterations optimization …

20 machine-learning  cross-validation  svm  regularization  libsvm 

Quero tentar usar SVMs (Support Vector Machines) no meu conjunto de dados. Antes de tentar o problema, fui avisado de que os SVMs não apresentam bom desempenho em dados extremamente desequilibrados. No meu caso, posso ter entre 95 e 98% de 0 e 2-5% de 1. Tentei encontrar recursos que …

15 svm  libsvm  unbalanced-classes 

Estou usando o libsvm e notei que toda vez que chamo svmtrain (), crio um novo modelo e parece que não há opção para colocar dados em um modelo existente. Isso é possível, no entanto? Eu simplesmente não estou vendo esse aspecto no libsvm?

14 svm  libsvm 

Parece haver muita confusão na comparação entre usar glmnetdentro caretpara procurar uma lambda ideal e usar cv.glmnetpara fazer a mesma tarefa. Muitas perguntas foram feitas, por exemplo: Modelo de classificação train.glmnet vs. cv.glmnet? Qual é a maneira correta de usar glmnet com cursor? Validação cruzada de `glmnet` usando` caret` mas …

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 

Eu tenho um conjunto de dados com duas classes sobrepostas, sete pontos em cada classe, os pontos estão no espaço bidimensional. Em R, e estou executando svmo e1071pacote para criar um hiperplano de separação para essas classes. Estou usando o seguinte comando: svm(x, y, scale = FALSE, type = 'C-classification', …

13 r  machine-learning  svm  libsvm  e1071 

Queria entender melhor o teste exato de Fisher, então inventei o seguinte exemplo de brinquedo, em que f e m correspondem a homens e mulheres e n e y correspondem a "consumo de refrigerante" como este: > soda_gender f m n 0 5 y 5 0 Obviamente, isso é uma …

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 

Atualmente, estou usando o Scikit learn com o seguinte código: clf = svm.SVC(C=1.0, tol=1e-10, cache_size=600, kernel='rbf', gamma=0.0, class_weight='auto') e ajuste e preveja para um conjunto de dados com 7 rótulos diferentes. Eu tenho uma saída estranha. Não importa qual técnica de validação cruzada eu use o rótulo previsto no conjunto …

10 svm  scikit-learn  libsvm  multi-class  optunity 

Estou tentando ajustar um modelo de tempo discreto no R, mas não sei como fazê-lo. Eu li que você pode organizar a variável dependente em linhas diferentes, uma para cada observação no tempo, e usar a glmfunção com um link logit ou cloglog. Neste sentido, tem três colunas: ID, Event(1 …

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 

Sou iniciante no que diz respeito ao suporte a máquinas vetoriais. Existem algumas diretrizes que indicam qual kernel (por exemplo, linear, polinomial) é o mais adequado para um problema específico? No meu caso, tenho que classificar as páginas da Web de acordo com elas conterem alguma informação específica ou não, …

9 classification  svm  model-selection  libsvm  kernel-trick 

Ao usar libsvm, o parâmetro é um parâmetro para a função do kernel. Seu valor padrão é configurado como γ = 1γγ\gammaγ=1number of features.γ=1number of features.\gamma = \frac{1}{\text{number of features.}} Existe alguma orientação teórica para configurar esse parâmetro além dos métodos existentes, por exemplo, pesquisa em grade?

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

Estou tentando ajustar um SVM aos meus dados. Meu conjunto de dados contém 3 classes e estou executando uma validação cruzada de 10 vezes (no LibSVM): ./svm-train -g 0.5 -c 10 -e 0.1 -v 10 training_data A ajuda afirma assim: -c cost : set the parameter C of C-SVC, epsilon-SVR, …

7 cross-validation  svm  libsvm  parameterization  optimization