Pertanyaan yang diberi tag «svm»

Ketika saya menggunakan GAM, itu memberi saya sisa DF adalah (baris terakhir dalam kode). Apa artinya? Melampaui contoh GAM, Secara umum, bisakah jumlah derajat kebebasan menjadi angka yang bukan bilangan bulat?26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q …

27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 

Dapatkah seseorang tolong beri tahu saya perbedaan antara kernel di SVM: Linier Polinomial Gaussian (RBF) Sigmoid Karena seperti yang kita ketahui bahwa kernel digunakan untuk memetakan ruang input kami ke ruang fitur berdimensi tinggi. Dan dalam ruang fitur itu, kami menemukan batas yang dapat dipisahkan secara linear .. Kapan mereka …

27 machine-learning  svm  pattern-recognition  kernel-trick 

Katakanlah kita memiliki classifier SVM, bagaimana kita menghasilkan kurva ROC? (Seperti secara teoritis) (karena kita menghasilkan TPR dan FPR dengan masing-masing ambang). Dan bagaimana kita menentukan ambang batas optimal untuk klasifikasi SVM ini?

27 machine-learning  svm 

Apa perbedaan antara SVM satu-vs-semua dan satu-vs-satu? Apakah one-vs-all berarti satu classifier untuk mengklasifikasikan semua tipe / kategori gambar baru dan one-vs-one berarti setiap tipe / kategori gambar baru mengklasifikasikan dengan classifier yang berbeda (masing-masing kategori ditangani oleh classifier khusus)? Misalnya, jika gambar baru akan diklasifikasikan menjadi lingkaran, persegi panjang, …

26 machine-learning  classification  svm 

Sudah ada diskusi yang sangat baik tentang bagaimana mesin vektor menangani klasifikasi, tapi saya sangat bingung tentang bagaimana mesin vektor mendukung generalisasi untuk regresi. Adakah yang mau memberi tahu saya?

26 regression  machine-learning  svm 

Ditutup . Pertanyaan ini didasarkan pada pendapat . Saat ini tidak menerima jawaban. Ingin meningkatkan pertanyaan ini? Perbarui pertanyaan sehingga dapat dijawab dengan fakta dan kutipan dengan mengedit posting ini . Ditutup 2 tahun yang lalu . Masalah mendasar dengan pembelajaran mendalam dan jaringan saraf pada umumnya. Solusi yang sesuai …

25 machine-learning  neural-networks  svm  deep-learning 

Semua contoh SVM terkait dengan klasifikasi. Saya tidak mengerti bagaimana SVM untuk regresi (support vector regressor) dapat digunakan dalam regresi. Dari pemahaman saya, A SVM memaksimalkan margin antara dua kelas untuk menemukan hyperplane optimal. Bagaimana ini bisa berhasil dalam masalah regresi?

25 regression  svm 

Dalam SVM, kernel Gaussian didefinisikan sebagai: mana x, y \ in \ mathbb {R ^ n} . Saya tidak tahu persamaan eksplisit \ phi . Saya ingin mengetahuinya.K(x,y)=exp(−∥x−y∥222σ2)=ϕ(x)Tϕ(y)K(x,y)=exp⁡(−‖x−y‖222σ2)=ϕ(x)Tϕ(y)K(x,y)=\exp\left({-\frac{\|x-y\|_2^2}{2\sigma^2}}\right)=\phi(x)^T\phi(y)x,y∈Rnx,y∈Rnx, y\in \mathbb{R^n}ϕϕ\phi Saya juga ingin tahu apakah ∑iciϕ(xi)=ϕ(∑icixi)∑iciϕ(xi)=ϕ(∑icixi)\sum_ic_i\phi(x_i)=\phi \left(\sum_ic_ix_i \right) di mana ci∈Rci∈Rc_i\in \mathbb R . Sekarang, saya pikir itu tidak sama, …

24 machine-learning  svm  kernel-trick 

Saya sedang melakukan penelitian tentang teknik optimasi untuk pembelajaran mesin, tetapi saya terkejut menemukan sejumlah besar algoritma optimasi didefinisikan dalam hal masalah optimasi lainnya. Saya menggambarkan beberapa contoh berikut ini. Misalnya https://arxiv.org/pdf/1511.05133v1.pdf Semuanya terlihat bagus dan bagus tapi kemudian ada dalam .... jadi apa algoritma yang memecahkan untuk ? Kami …

23 machine-learning  svm  optimization 

max(0,1−yi(w⊺xi+b))max(0,1−yi(w⊺xi+b))\max(0,1-y_i(w^\intercal x_i+b))12∥w∥2+C∑imax(0,1−yi(w⊺xi+b))12‖w‖2+C∑imax(0,1−yi(w⊺xi+b)) \frac{1}{2}\|w\|^2+C\sum_i\max(0,1-y_i(w^\intercal x_i+b)) ∥w∥2‖w‖2\|w\|^2max(0,1−yi(w⊺xi+b))max(0,1−yi(w⊺xi+b))\max(0,1-y_i(w^\intercal x_i+b)) Namun, untuk SVM hard margin, seluruh fungsi objektif hanya 12∥w∥212‖w‖2 \frac{1}{2}\|w\|^2 Apakah itu berarti SVM hard margin hanya meminimalkan pembuat peraturan tanpa fungsi kerugian? Kedengarannya sangat aneh. Nah, jika 12∥w∥212‖w‖2\frac{1}{2}\|w\|^2 adalah fungsi kerugian dalam kasus ini, dapatkah kita menyebutnya fungsi kehilangan kuadratik? Jika demikian, …

23 svm  loss-functions 

Adakah yang mencoba prediksi deret waktu menggunakan regresi vektor dukungan? Saya memahami mesin dukungan vektor dan sebagian memahami dukungan vektor regresi, tetapi saya tidak mengerti bagaimana mereka dapat digunakan untuk memodelkan deret waktu, terutama deret waktu multivarian. Saya sudah mencoba membaca beberapa makalah, tetapi tingkatannya terlalu tinggi. Adakah yang bisa …

22 time-series  machine-learning  svm 

Mengapa orang menggunakan teknik Pemrograman Quadratic (seperti SMO) ketika berhadapan dengan SVM kernel? Apa yang salah dengan Keturunan Gradien? Apakah tidak mungkin digunakan dengan kernel atau itu terlalu lambat (dan mengapa?). Berikut adalah konteks yang lebih sedikit: mencoba memahami SVM sedikit lebih baik, saya menggunakan Gradient Descent untuk melatih classifier …

21 svm  kernel-trick  gradient-descent 

Data memiliki banyak fitur (mis. 100) dan jumlah instance adalah 100.000. Data jarang. Saya ingin mencocokkan data menggunakan regresi logistik atau svm. Bagaimana saya tahu apakah fitur linear atau non-linear sehingga saya bisa menggunakan trik kernel jika non-linear?

21 machine-learning  logistic  svm  data-mining 

Saya menggunakan libsvm dalam mode C-SVC dengan kernel polinomial derajat 2 dan saya diminta untuk melatih beberapa SVM. Setiap set pelatihan memiliki 10 fitur dan 5000 vektor. Selama pelatihan, saya mendapatkan peringatan ini untuk sebagian besar SVM yang saya latih: WARNING: reaching max number of iterations optimization finished, #iter = …

20 machine-learning  cross-validation  svm  regularization  libsvm 

Saya sedang mengerjakan klasifikasi tahap tidur. Saya membaca beberapa artikel penelitian tentang topik ini banyak dari mereka menggunakan metode SVM atau ensemble. Apakah ide yang baik untuk menggunakan jaringan saraf convolutional untuk mengklasifikasikan sinyal EEG satu dimensi? Saya baru dalam pekerjaan semacam ini. Maafkan saya jika saya meminta sesuatu yang …

20 neural-networks  svm  conv-neural-network  signal-processing