Perguntas com a marcação «svm»

Eu tenho um conjunto de dados como +--------+------+-------------------+ | income | year | use | +--------+------+-------------------+ | 46328 | 1989 | COMMERCIAL EXEMPT | | 75469 | 1998 | CONDOMINIUM | | 49250 | 1950 | SINGLE FAMILY | | 82354 | 2001 | SINGLE FAMILY | | 88281 | …

14 categorical-data  svm  mixed-type-data 

Como provar que, para a função de base radial não existe espaço de característica finito-dimensional tal que para alguns temos ?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 

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 

Tenho algumas dúvidas em entender os SVMs intuitivamente. Suponha que treinamos um modelo SVM para classificação usando alguma ferramenta padrão como SVMLight ou LibSVM. Quando usamos esse modelo para prever dados de teste, o modelo gera um arquivo com valores "alfa" para cada ponto de teste. Se o valor alfa …

14 machine-learning  svm  max-margin 

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 

Contexto : Eu quero desenhar uma linha em um gráfico de dispersão que não aparece paramétrica, portanto, eu estou usando geom_smooth()no ggplotno R. Ele retorna automaticamente, geom_smooth: method="auto" and size of largest group is >=1000, so using gam with formula: y ~ s(x, bs = "cs"). Use 'method = x' …

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 

Eu estava usando uma classe SVM , implementada no scikit-learn, para o meu trabalho de pesquisa. Mas não tenho um bom entendimento disso. Alguém pode dar uma explicação simples e boa de uma classe SVM ?

14 machine-learning  svm  data-mining  novelty-detection 

Objetivo Confirme se o entendimento da KKT está correto ou não. Procure mais explicações e confirmações na KKT. fundo Tentando entender as condições KKT, especialmente a complementar, que sempre aparece do nada nos artigos SVM. Não preciso de uma lista de fórmulas abstratas, mas de uma explicação concreta, intuitiva e …

13 svm  optimization  lagrange-multipliers 

Recentemente, aprendi sobre o uso do truque Kernel, que mapeia dados em espaços dimensionais mais altos, na tentativa de linearizar os dados nessas dimensões. Existem casos em que devo evitar o uso dessa técnica? É apenas uma questão de encontrar a função correta do kernel? Para dados lineares, é claro …

13 machine-learning  svm  kernel-trick  heuristic 

Parece haver muitos algoritmos de aprendizado de máquina que dependem das funções do kernel. SVMs e NNs, para citar apenas dois. Então, qual é a definição de uma função do kernel e quais são os requisitos para que ela seja válida?

13 svm  terminology  kernel-trick 

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 

Com o conhecimento limitado que tenho sobre SVM, é bom para uma matriz de dados curta e gorda (muitos recursos e poucas instâncias), mas não para big data.XXX Entendo que um dos motivos é a Matriz do Kernel é uma matriz que é o número de instâncias nos dados. Se …

13 machine-learning  svm  large-data 

Criei essa curva de aprendizado e quero saber se meu modelo SVM sofre de viés ou variação? Como posso concluir isso a partir deste gráfico?

12 machine-learning  svm  bias  train 

Encontrei muitos artigos que afirmam que os métodos de aumento são sensíveis a valores discrepantes, mas nenhum artigo explica o porquê. Na minha experiência, os valores extremos são ruins para qualquer algoritmo de aprendizado de máquina, mas por que os métodos de aumento são particularmente sensíveis? Como os seguintes algoritmos …

12 machine-learning  svm  outliers  cart  boosting 

Executei um SVM em um determinado conjunto de dados e fiz a seguinte observação: Se eu alterar o número de recursos para a construção do classificador, o número de vetores de suporte resultantes também será alterado. Eu gostaria de saber como explicar esse tipo de cenário.

12 machine-learning  classification  svm  kernel-trick