Pertanyaan yang diberi tag «svm»

Saya punya dataset seperti +--------+------+-------------------+ | income | year | use | +--------+------+-------------------+ | 46328 | 1989 | COMMERCIAL EXEMPT | | 75469 | 1998 | CONDOMINIUM | | 49250 | 1950 | SINGLE FAMILY | | 82354 | 2001 | SINGLE FAMILY | | 88281 | 1985 | SHOP …

14 categorical-data  svm  mixed-type-data 

Bagaimana membuktikan bahwa untuk fungsi basis radial tidak ada fitur ruang terbatas dimensiHsehingga untuk beberapaΦ:Rn→Hkita memilikik(x,y)=⟨Φ(x),Φ(y)⟩?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 

Saya menggunakan libsvm dan saya perhatikan bahwa setiap kali saya memanggil svmtrain (), saya membuat model baru dan sepertinya tidak ada pilihan untuk memasukkan data ke dalam model yang sudah ada. Apakah ini mungkin dilakukan? Apakah saya tidak melihat aspek ini di libsvm?

14 svm  libsvm 

Saya memiliki beberapa keraguan dalam memahami SVM secara intuitif. Asumsikan kita telah melatih model SVM untuk klasifikasi menggunakan beberapa alat standar seperti SVMLight atau LibSVM. Ketika kami menggunakan model ini untuk prediksi pada data uji, model menghasilkan file yang memiliki nilai "alpha" untuk setiap titik uji. Jika nilai alpha positif, …

14 machine-learning  svm  max-margin 

Tampaknya ada banyak kebingungan dalam perbandingan menggunakan di glmnetdalam caretuntuk mencari lambda yang optimal dan menggunakan cv.glmnetuntuk melakukan tugas yang sama. Banyak pertanyaan diajukan, misalnya: Klasifikasi model train.glmnet vs. cv.glmnet? Apa cara yang tepat untuk menggunakan glmnet dengan caret? Validasi silang `glmnet` menggunakan` caret` tetapi tidak ada jawaban yang diberikan, …

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 

Konteks : Saya ingin menggambar garis di sebar yang tidak tampak parametrik, oleh karena itu saya gunakan geom_smooth()di ggplotdalam R. Secara otomatis mengembalikan geom_smooth: method="auto" and size of largest group is >=1000, so using gam with formula: y ~ s(x, bs = "cs"). Use 'method = x' to change the …

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 

Saya menggunakan satu kelas SVM , diimplementasikan dalam scikit-belajar, untuk pekerjaan penelitian saya. Tetapi saya tidak memiliki pemahaman yang baik tentang ini. Adakah yang bisa tolong berikan penjelasan sederhana dan bagus tentang satu kelas SVM ?

14 machine-learning  svm  data-mining  novelty-detection 

Objektif Konfirmasikan apakah pemahaman tentang KKT benar atau tidak. Cari penjelasan dan konfirmasi lebih lanjut tentang KKT. Latar Belakang Mencoba memahami kondisi KKT, terutama yang saling melengkapi, yang selalu muncul tiba-tiba dalam artikel SVM. Saya tidak perlu daftar formula abstrak tetapi perlu penjelasan konkret, intuitif, dan grafis. Pertanyaan Jika P, …

13 svm  optimization  lagrange-multipliers 

Baru-baru ini saya belajar tentang penggunaan trik Kernel, yang memetakan data ke dalam ruang dimensi yang lebih tinggi dalam upaya untuk membuat linierisasi data dalam dimensi tersebut. Apakah ada kasus di mana saya harus menghindari menggunakan teknik ini? Apakah ini hanya masalah menemukan fungsi kernel yang tepat? Untuk data linear …

13 machine-learning  svm  kernel-trick  heuristic 

Tampaknya ada banyak algoritma pembelajaran mesin yang mengandalkan fungsi kernel. SVM dan NN untuk menyebutkan dua. Jadi apa definisi dari fungsi kernel dan apa saja persyaratan agar valid?

13 svm  terminology  kernel-trick 

Saya memiliki dataset dengan dua kelas yang tumpang tindih, tujuh poin di setiap kelas, poin berada dalam ruang dua dimensi. Di R, dan saya menjalankan svmdari e1071paket untuk membangun hyperplane pemisah untuk kelas-kelas ini. Saya menggunakan perintah berikut: svm(x, y, scale = FALSE, type = 'C-classification', kernel = 'linear', cost …

13 r  machine-learning  svm  libsvm  e1071 

Dengan pengetahuan terbatas yang saya miliki tentang SVM, itu baik untuk data pendek dan gemuk matriks , (banyak fitur, dan tidak terlalu banyak contoh), tetapi tidak untuk data besar.XXX Saya mengerti salah satu alasannya adalah Kernel Matrix adalah matriks mana, adalah jumlah instance dalam data. Jika kita mengatakan, 100K data, …

13 machine-learning  svm  large-data 

Saya membuat kurva pembelajaran ini dan saya ingin tahu apakah model SVM saya mengalami bias atau varians? Bagaimana saya bisa menyimpulkannya dari grafik ini?

12 machine-learning  svm  bias  train 

Saya menemukan banyak artikel yang menyatakan bahwa metode peningkatan sensitif terhadap outlier, tetapi tidak ada artikel yang menjelaskan mengapa. Dalam pengalaman saya, pencilan buruk untuk algoritma pembelajaran mesin, tetapi mengapa meningkatkan metode dipilih sebagai sangat sensitif? Bagaimana algoritma berikut akan memberi peringkat dalam hal sensitivitas terhadap pencilan: boost-tree, hutan acak, …

12 machine-learning  svm  outliers  cart  boosting 

Saya menjalankan SVM terhadap kumpulan data yang diberikan, dan melakukan pengamatan berikut: Jika saya mengubah jumlah fitur untuk membangun classifier, jumlah vektor dukungan yang dihasilkan juga akan berubah. Saya ingin tahu bagaimana menjelaskan skenario semacam ini.

12 machine-learning  classification  svm  kernel-trick