Perguntas com a marcação «svm»

Dados os vetores de suporte de um SVM linear, como posso calcular a equação do limite de decisão?

19 machine-learning  svm 

Para usar o SVM ou a Rede Neural, ele precisa transformar (codificar) variáveis ​​categóricas em variáveis ​​numéricas, o método normal nesse caso é usar 0-1 valores binários com o k-ésimo valor categórico transformado em (0,0, .. ., 1,0, ... 0) (1 está na posição k-ésima). Existem outros métodos para fazer …

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

Edição final com todos os recursos atualizados: Para um projeto, estou aplicando algoritmos de aprendizado de máquina para classificação. Desafio: dados rotulados bastante limitados e muito mais dados não rotulados. Metas: Aplicar classificação semi-supervisionada Aplique um processo de rotulagem semi-supervisionado (conhecido como aprendizado ativo) Encontrei muitas informações de trabalhos de …

19 machine-learning  classification  software  svm  text-mining 

Eu tenho um espaço de 35 dimensões (atributos). Meu problema analítico é de classificação simples. Das 35 dimensões, mais de 25 são categóricas e cada atributo leva mais de 50 tipos de valores. Nesse cenário, a introdução de uma variável dummy também não funcionará para mim. Como posso executar um …

18 categorical-data  svm 

Preciso classificar os URLs em categorias. Digamos que eu tenho 15 categorias nas quais planejo zerar cada URL. Um classificador de 15 vias é melhor? Onde eu tenho 15 rótulos e gero recursos para cada ponto de dados. Ou construindo 15 classificadores binários, digamos: Filme ou Não Filme, e use …

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

Alguém pode me explicar vantagens e desvantagens da classificação SVM que a distingue de outros classificadores?

18 machine-learning  svm 

Eu sei que o SVM é um classificador binário. Eu gostaria de estendê-lo ao SVM de várias classes. Qual é a melhor e talvez a maneira mais fácil de realizá-la? código: em MATLAB 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, …

18 machine-learning  matlab  svm  multi-class 

No ano passado, no NIPS 2017, Ali Rahimi e Ben Recht ganharam o prêmio do teste do tempo por seu artigo "Recursos Aleatórios para Máquinas de Kernel em Grande Escala", onde introduziram recursos aleatórios, posteriormente codificados como o algoritmo de pias de cozinha aleatórias. Como parte da divulgação de seu …

18 machine-learning  svm  gaussian-process  approximation 

Qual é a definição de "espaço de recurso"? Por exemplo, ao ler sobre SVMs, li sobre "mapeamento para destacar o espaço". Ao ler sobre o CART, li sobre "particionamento para destacar o espaço". Entendo o que está acontecendo, especialmente para a CART, mas acho que há alguma definição que eu …

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

Dado são os 6 limites de decisão abaixo. Os limites da decisão são linhas violetas. Pontos e cruzamentos são dois conjuntos de dados diferentes. Temos que decidir qual deles é: SVM linear SVM kernelizado (kernel polinomial da ordem 2) Perceptron Regressão logística Rede Neural (1 camada oculta com 10 unidades …

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

Em um pequeno problema de classificação de texto que eu estava olhando, o Naive Bayes exibia um desempenho semelhante ou superior a um SVM e fiquei muito confuso. Eu queria saber quais fatores decidem o triunfo de um algoritmo sobre o outro. Existem situações em que não faz sentido usar …

17 machine-learning  classification  svm  naive-bayes 

Como posso entender o que o RBF Kernel no SVM faz? Quero dizer, eu entendo a matemática, mas existe uma maneira de ter uma ideia de quando esse kernel será útil? Os resultados do kNN estariam relacionados ao SVM / RBF, já que o RBF contém distâncias vetoriais? Existe uma …

17 svm  kernel-trick 

Estou usando modelos SVM para fazer previsões de curto prazo de poluentes do ar. Para treinar um novo modelo, preciso encontrar metaparameters apropriados para um modelo SVM (refiro-me a C, gama e assim por diante). A documentação do Libsvm (e muitos outros livros que li) sugere o uso da pesquisa …

17 cross-validation  svm 

Estou trabalhando com muitos algoritmos: RandomForest, DecisionTrees, NaiveBayes, SVM (kernel = linear e rbf), KNN, LDA e XGBoost. Todos eles foram bem rápidos, exceto o SVM. Foi quando soube que ele precisa de redimensionamento de recursos para funcionar mais rapidamente. Então comecei a me perguntar se eu deveria fazer o …

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

Entendo que os SVMs de uma classe (OSVMs) foram propostos com a ausência de dados negativos em mente e que eles procuram encontrar limites de decisão que separem um conjunto positivo e algum ponto de ancoragem negativo, dizem a origem. Um trabalho em 2011 propõe SVMs exemplares (ESVMs) que treinam …

16 machine-learning  svm