Perguntas com a marcação «svm»

Estou tentando classificar mensagens em diferentes categorias usando um SVM. Eu compilei uma lista de palavras / símbolos desejáveis ​​do conjunto de treinamento. Para cada vetor, que representa uma mensagem, defino a linha correspondente como 1se a palavra estiver presente: "corpus" é: [mary, pequena, cordeiro, estrela, brilho] primeira mensagem: "mary …

12 classification  svm  sparse 

Eu tenho 2 questões gerais / mais teóricas. 1) Estou curioso para saber como os SVMs lidam com interações variáveis ​​ao criar modelos preditivos. Por exemplo, se eu tenho dois recursos f1 e f2 e o destino depende de f1, f2 e digamos f1 * f2 (ou alguma função h …

12 machine-learning  predictive-models  svm  interaction 

Estou tentando criar um SVM a partir de dados de treinamento em que um grupo é representado mais que o outro. No entanto, os grupos serão igualmente representados nos eventuais dados do teste. Portanto, eu gostaria de usar o class.weightsparâmetro da e1071interface do pacote R libsvmpara equilibrar a influência dos …

12 r  machine-learning  svm 

SVMs para classificação fazem sentido intuitivamente para mim: eu entendo como minimizar ||θ||2||θ||2||\theta||^2 produz a margem máxima. No entanto, não entendo esse objetivo no contexto de regressão. Vários textos ( aqui e aqui ) descrevem isso como maximização da "planicidade". Por que queremos fazer isso? O que em regressão é …

12 regression  svm 

No aprendizado de máquina (para problemas de regressão), geralmente vejo o erro médio quadrático (MSE) ou o erro médio absoluto (MAE) sendo usado como a função de erro para minimizar (mais o termo de regularização). Gostaria de saber se há situações em que o uso do coeficiente de correlação seria …

12 regression  machine-learning  svm  optimization  deep-learning 

Nesta pergunta - Existe um método para construir árvores de decisão que leve em consideração preditores estruturados / hierárquicos / multiníveis? - eles mencionam um método de dados em painel para árvores. Existem métodos de dados de painel específicos para dar suporte a máquinas vetoriais e redes neurais? Se sim, …

12 r  machine-learning  svm  panel-data  cart 

Eu tenho 12 conjuntos de treinamento positivo (células cancerígenas tratadas com drogas com cada um dos 12 mecanismos de ação diferentes). Para cada um desses conjuntos de treinamento positivo, gostaria de treinar uma máquina de vetores de suporte para distingui-la de um conjunto negativo de tamanho igual amostrado no experimento. …

12 svm 

Estou tentando entender o processo de treinamento de uma máquina de vetores de suporte linear . Percebo que as propriedades dos SMVs permitem que elas sejam otimizadas muito mais rapidamente do que usando um solucionador de programação quadrática, mas, para fins de aprendizado, gostaria de ver como isso funciona. Dados …

12 r  svm  optimization 

Pelo meu entendimento, as CNNs consistem em duas partes. A primeira parte (camadas conv / pool) que faz a extração do recurso e a segunda parte (camadas fc) que faz a classificação dos recursos. Como as redes neurais totalmente conectadas não são os melhores classificadores (ou seja, elas são superadas …

11 neural-networks  svm  random-forest  conv-neural-network 

Estou interessado em resultados teóricos para a capacidade de generalização de máquinas de vetores de suporte, por exemplo, limites na probabilidade de erro de classificação e na dimensão Vapnik-Chervonenkis (VC) dessas máquinas. No entanto, lendo a literatura, tive a impressão de que alguns resultados recorrentes semelhantes tendem a diferir levemente …

11 machine-learning  svm  vc-dimension 

Eu sei o básico sobre SVM e SVR, mas ainda não entendi como o problema de encontrar um hiperplano que maximize a margem se encaixa no SVR. Segundo, li algo sobre usado como margem de tolerância no SVR. O que isso significa?ϵϵ\epsilon Terceiro, existe alguma diferença entre os parâmetros da …

11 regression  machine-learning  svm 

O hiperplano ideal no SVM é definido como: w ⋅ x + b = 0 ,w⋅x+b=0,\mathbf w \cdot \mathbf x+b=0, onde representa o limite. Se tivermos algum mapeamento que mapeia o espaço de entrada para algum espaço , podemos definir SVM no espaço , onde o hiperplano ideal será:ϕ Z …

11 svm  threshold 

Eu sei que o Adaboost tenta gerar um classificador forte usando uma combinação linear de um conjunto de classificadores fracos. No entanto, li alguns artigos sugerindo que o Adaboost e os SVMs trabalham em harmonia (embora o SVM seja um classificador forte) em determinadas condições e casos . Não consigo …

11 classification  svm  references  boosting 

Quero treinar um classificador, digamos SVM, floresta aleatória ou qualquer outro classificador. Um dos recursos do conjunto de dados é uma variável categórica com 1000 níveis. Qual é a melhor maneira de reduzir o número de níveis nessa variável. No R, existe uma função chamada combine.levels()no pacote Hmisc , que …

11 classification  svm  random-forest  many-categories 

Meu entendimento do SVM é que é muito semelhante a uma regressão logística (LR), ou seja, uma soma ponderada de recursos é passada para a função sigmóide para obter uma probabilidade de pertencer a uma classe, mas em vez da perda de entropia (logística) cruzada função, o treinamento é realizado …

11 machine-learning  logistic  svm