Perguntas com a marcação «svm»

Gostaria de treinar um SVM para classificar casos (TRUE / FALSE) com base em 20 atributos. Eu sei que alguns desses atributos são altamente correlacionados. Portanto, minha pergunta é: o SVM é sensível à correlação ou redundância entre os recursos? Alguma referência?

11 svm  multicollinearity  kernel-trick 

Estou tentando descobrir qual SVR é adequado para esse tipo de dados. Conheço 4 tipos de SVRs: epsilon nu mínimos quadrados e linear. Entendo que o SVR linear é mais ou menos como o laço com L1 Reg, mas qual é a diferença entre as três técnicas restantes?

11 regression  svm 

Estou trabalhando com dados desequilibrados, onde existem cerca de 40 casos de classe = 0 para cada classe = 1. Eu posso discriminar razoavelmente entre as classes usando recursos individuais, e treinar um classificador ingênuo de Bayes e SVM em 6 recursos e dados balanceados gerou uma melhor discriminação (curvas …

11 classification  svm  roc  naive-bayes  precision-recall 

O Support Vector Machines com kernel de função de base radial é um classificador supervisionado de uso geral. Embora conheça os fundamentos teóricos desses SVMs e seus pontos fortes, não conheço os casos em que eles são o método preferido. Então, existe uma classe de problemas para os quais os …

10 machine-learning  logistic  classification  svm  random-forest 

Suponha que eu tenha uma rede neural simples de camada única, com n entradas e uma única saída (tarefa de classificação binária). Se eu definir a função de ativação no nó de saída como uma função sigmóide, o resultado será um classificador de Regressão Logística. Nesse mesmo cenário, se eu …

10 neural-networks  svm 

Problemas de classificação com limites não lineares não podem ser resolvidos por um simples perceptron . O código R a seguir é para fins ilustrativos e baseia-se neste exemplo em Python): nonlin <- function(x, deriv = F) { if (deriv) x*(1-x) else 1/(1+exp(-x)) } X <- matrix(c(-3,1, -2,1, -1,1, 0,1, …

10 r  neural-networks  svm  kernel-trick  perceptron 

Eu tenho alguns dados que existem em um gráfico . Os vértices pertencem a uma das duas classes e estou interessado em treinar um SVM para distinguir entre as duas classes. Um kernel apropriado para isso é o kernel de difusão , onde é o Laplaciano de e é um …

10 svm  cross-validation  kernel-trick  graph-theory 

Eu queria saber se era possível treinar um SVM (digamos um linear, para facilitar as coisas) usando a retropropagação? Atualmente, estou em um obstáculo, porque só consigo pensar em escrever a saída do classificador como f( x ; θ , b ) = sgn ( θ ⋅ x - ( …

10 machine-learning  neural-networks  svm  gradient-descent  backpropagation 

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 

Suponha que eu tenha um tamanho pequeno de amostra, por exemplo, N = 100 e duas classes. Como devo escolher os tamanhos de treinamento, validação cruzada e conjunto de testes para aprendizado de máquina? Eu escolheria intuitivamente Tamanho do conjunto de treinamento como 50 Conjunto de validação cruzada tamanho 25 …

10 machine-learning  sampling  svm  cross-validation  sample-size 

Estou trabalhando em um conjunto de dados. Depois de usar algumas técnicas de identificação de modelos, criei um modelo ARIMA (0,2,1). Usei a detectIOfunção no pacote TSAem R para detectar um outlier inovador (IO) na 48ª observação do meu conjunto de dados original. Como faço para incorporar esse erro externo …

10 r  time-series  arima  outliers  hypergeometric  fishers-exact  r  time-series  intraclass-correlation  r  logistic  glmm  clogit  mixed-model  spss  repeated-measures  ancova  machine-learning  python  scikit-learn  distributions  data-transformation  stochastic-processes  web  standard-deviation  r  machine-learning  spatial  similarities  spatio-temporal  binomial  sparse  poisson-process  r  regression  nonparametric  r  regression  logistic  simulation  power-analysis  r  svm  random-forest  anova  repeated-measures  manova  regression  statistical-significance  cross-validation  group-differences  model-comparison  r  spatial  model-evaluation  parallel-computing  generalized-least-squares  r  stata  fitting  mixture  hypothesis-testing  categorical-data  hypothesis-testing  anova  statistical-significance  repeated-measures  likert  wilcoxon-mann-whitney  boxplot  statistical-significance  confidence-interval  forecasting  prediction-interval  regression  categorical-data  stata  least-squares  experiment-design  skewness  reliability  cronbachs-alpha  r  regression  splines  maximum-likelihood  modeling  likelihood-ratio  profile-likelihood  nested-models 

Alguém pode me explicar como projetar uma função de decisão SVM? Ou aponte-me para um recurso que discuta um exemplo concreto. EDITAR Para o exemplo abaixo, posso ver que a equação X2=1.5X2=1.5X_2 = 1.5 separa as classes com margem máxima. Mas como ajusto os pesos e escrevo equações para hiperplanos …

10 svm 

Estou usando o SVM para prever diabetes. Estou usando o conjunto de dados BRFSS para esse fim. O conjunto de dados tem as dimensões de e está inclinado. A porcentagem de s na variável de destino é de 11 %, enquanto os s constituem os 89 % restantes .432607 × …

10 r  classification  svm  feature-selection  e1071 

Estou executando uma regressão baseada em GAM usando o pacote R gamlss e assumindo uma distribuição beta inflada a zero dos dados. Tenho apenas uma única variável explicativa no meu modelo, por isso é basicamente: mymodel = gamlss(response ~ input, family=BEZI). O algoritmo fornece o coeficiente para o impacto da …

10 nonlinear-regression  gamlss  machine-learning  svm 

Recentemente, usei o dimensionamento de saídas SVM de Platt para estimar as probabilidades de eventos padrão. Alternativas mais diretas parecem ser "Regressão logística do kernel" (KLR) e a "Máquina de vetor de importação" relacionada. Alguém pode dizer qual método de kernel que fornece resultados de probabilidade é atualmente o estado …

10 logistic  svm  kernel-trick