Perguntas com a marcação «svm»

Estou usando o pacote kernlab no R para criar um SVM para classificar alguns dados. O SVM está funcionando bem, pois fornece 'previsões' de uma precisão decente, no entanto, minha lista de variáveis ​​de entrada é maior do que eu gostaria e não tenho certeza quanto à importância relativa das …

9 r  machine-learning  svm  genetic-algorithms 

Estou tentando criar um modelo de previsão com SVMs em dados bastante desequilibrados. Meus rótulos / saída têm três classes: positivo, neutro e negativo. Eu diria que o exemplo positivo representa cerca de 10 a 20% dos meus dados, neutro cerca de 50 a 60% e negativo cerca de 30 …

9 machine-learning  predictive-models  svm  unbalanced-classes 

O maravilhoso pacote libsvm fornece uma interface python e um arquivo "easy.py" que pesquisa automaticamente parâmetros de aprendizado (custo e gama) que maximizam a precisão do classificador. Dentro de um determinado conjunto de parâmetros de aprendizado do candidato, a precisão é operacionalizada pela validação cruzada, mas acho que isso prejudica …

9 cross-validation  svm 

Portanto, tenho 16 ensaios em que estou tentando autenticar uma pessoa de uma característica biométrica usando a Distância de Hamming. Meu limite está definido como 3,5. Meus dados estão abaixo e apenas o teste 1 é um verdadeiro positivo: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 4 0.29 …

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Estou treinando um classificador binário SVM usando o Scikit learn. Devido à natureza do meu problema, preciso evitar falsos negativos. Como nada é gratuito, estou bem em obter uma taxa mais alta de falsos positivos, a fim de reduzir o número de falsos negativos. Como podemos fazer isso (idealmente com …

9 machine-learning  cross-validation  svm  python  scikit-learn 

Nos estudos de psicologia, aprendi que deveríamos usar o método de Bonferroni para ajustar o nível de significância ao testar várias hipóteses em um único conjunto de dados. Atualmente, estou trabalhando com métodos de aprendizado de máquina, como Support Vector Machines ou Random Forest para classificação. Aqui eu tenho um …

9 machine-learning  cross-validation  svm  overfitting  bonferroni 

Meu colega e eu estamos tentando entender a diferença entre regressão logística e SVM. Claramente, eles estão otimizando diferentes funções objetivas. Um SVM é tão simples quanto dizer que é um classificador discriminativo que simplesmente otimiza a perda de dobradiça? Ou é mais complexo que isso? Como os vetores de …

9 regression  logistic  svm  max-margin 

Eu tenho um conjunto de treinamento com cerca de 3000 instâncias positivas e 3000 instâncias negativas. Mas meu conjunto de dados de teste é praticamente desequilibrado. O conjunto positivo possui apenas 50 instâncias e o negativo possui 1500 instâncias. Isso faz com que a precisão seja muito baixa. Existem abordagens …

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Vi os livros de Vapnik sobre aprendizado estatístico ... Li os primeiros capítulos. De qualquer forma, o que mais me surpreendeu foi o fato de ele pensar que a navalha da Occam era obsoleta. Eu pensei que estava relacionado à situação em que assumir uma dimensão maior melhora o ajuste …

9 machine-learning  svm 

Para um classificador probabilístico de várias classes, podemos obter probabilidades de pertencer a um novo ponto para cada classe ; no caso de três classes, suponha que obtemos , portanto, a classe mais provável de x é . Agora, suponha que tenhamos um svm com várias classes, onde podemos obter …

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Estou tentando reconciliar diferentes definições da função de custo / perda do SVM de margem flexível na forma primária. Existe um operador "max ()" que eu não entendo. Eu aprendi sobre o SVM há muitos anos no livro de graduação em nível " Introdução à mineração de dados " de …

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Recentemente, tive uma rápida discussão com um amigo experiente que mencionou que os SVMs são o limite de temperatura zero da regressão logística. A lógica envolvia polítopos marginais e dualidade de fenchel. Eu não fui capaz de seguir. Esta afirmação sobre SVMs é o limite de temperatura zero da regressão …

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Consulte a imagem acima, claramente um círculo pode separar as duas classes (imagem à esquerda). Por que se esforçar tanto para mapeá-lo para uma função para torná-lo linearmente separável (imagem à direita)? Alguém pode explicar? Eu realmente não consegui encontrar nada na Web ou no YouTube sobre o porquê

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Eu sou bastante novo no reconhecimento de dígitos e notei que muitos tutoriais usam a classificação SVM, por exemplo: http://hanzratech.in/2015/02/24/handwritten-digit-recognition-using-opencv-sklearn-and-python.html http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/classification/plot_digits_classification.html Gostaria de saber se existem benefícios (específicos do domínio) para essa ferramenta, em comparação com, por exemplo, Redes neurais de aprendizagem profunda Classificação baseada em k-means Obrigado por qualquer …

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Eu li os ótimos comentários sobre como lidar com valores ausentes antes de aplicar o SVD, mas gostaria de saber como ele funciona com um exemplo simples: Movie1 Movie2 Movie3 User1 5 4 User2 2 5 5 User3 3 4 User4 1 5 User5 5 1 5 Dada a matriz …

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