kernel-trick पर टैग किए गए जवाब

कर्नेल विधियों का उपयोग मशीन लर्निंग में गैर-रेखीय स्थितियों, विशेष रूप से एसवीएम, पीसीए और जीपी के लिए रैखिक तकनीकों को सामान्य करने के लिए किया जाता है। कर्नेल घनत्व अनुमान (केडीई) और कर्नेल प्रतिगमन के लिए [कर्नेल-स्मूथिंग] के साथ भ्रमित नहीं होना चाहिए।


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समर्थन वैक्टर की संख्या और सुविधाओं की संख्या के बीच संबंध
मैंने एक दिए गए डेटा सेट के खिलाफ एक एसवीएम चलाया, और निम्नलिखित अवलोकन किया: यदि मैं क्लासिफायरफायर के निर्माण की सुविधाओं की संख्या में परिवर्तन करता हूं, तो परिणामी समर्थन वैक्टर की संख्या भी बदल जाएगी। मैं जानना चाहूंगा कि इस तरह के परिदृश्य को कैसे समझा जाए।

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Kernelised k निकटतम पड़ोसी
मैं कर्नेल के लिए नया हूं और कर्नेल kNN की कोशिश करते हुए एक रोड़ा मारा है। प्रारंभिक मैं एक बहुपद कर्नेल का उपयोग कर रहा हूं: K(x,y)=(1+⟨x,y⟩)dK(x,y)=(1+⟨x,y⟩)dK(\mathbf{x},\mathbf{y}) = (1 + \langle \mathbf{x},\mathbf{y} \rangle)^d आपका विशिष्ट यूक्लिडियन kNN निम्नलिखित दूरी मीट्रिक का उपयोग करता है: d(x,y)=||x−y||d(x,y)=||x−y||d(\mathbf{x}, \mathbf{y}) = \vert\vert \mathbf{x} …

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एक गाऊसी गिरी की गणना प्रभावी ढंग से सुन्न में कैसे करें [बंद]
बन्द है। यह सवाल ऑफ टॉपिक है । यह वर्तमान में उत्तर स्वीकार नहीं कर रहा है। इस प्रश्न को सुधारना चाहते हैं? प्रश्न को अपडेट करें ताकि यह क्रॉस मान्य के लिए विषय पर हो । 3 साल पहले बंद हुआ । मेरे पास एम कॉलम और एन पंक्तियों …

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कर्नेल अनुमोदन के लिए Nystroem विधि
मैं निम्न-श्रेणी कर्नेल aproximation के लिए Nyström विधि के बारे में पढ़ रहा हूं। इस पद्धति को स्किकिट-लर्न [1] में लागू किया गया है, जो कि डेटा सैंपल को कर्नेल फीचर मैपिंग के निम्न-श्रेणी के सन्निकटन के रूप में पेश करता है। मेरे ज्ञान के सर्वश्रेष्ठ के लिए, एक प्रशिक्षण …

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क्या मर्सर का प्रमेय उल्टा काम करता है?
एक सहयोगी ने एक समारोह है और हमारे उद्देश्यों के लिए यह एक ब्लैक बॉक्स है। फ़ंक्शन दो वस्तुओं की समानता को मापता है ।s ( ए , बी )रोंssएस ( ए , बी )s(a,b)s(a,b) हमें यकीन है कि उस के लिए पता इन गुण है:रोंss समानता स्कोर 0 और …

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क्या सपोर्ट वेक्टर मशीन विशेषताओं के बीच सहसंबंध के प्रति संवेदनशील है?
मैं 20 विशेषताओं के आधार पर मामलों (TRUE / FALSE) को वर्गीकृत करने के लिए एक SVM को प्रशिक्षित करना चाहूंगा। मुझे पता है कि उनमें से कुछ विशेषताएँ अत्यधिक सहसंबद्ध हैं। इसलिए मेरा सवाल है: सुविधाओं के बीच एसवीएम सहसंबंध या अतिरेक के प्रति संवेदनशील है? कोई संदर्भ?

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कर्नेल रिज प्रतिगमन दक्षता
रिज प्रतिगमन के रूप में व्यक्त किया जा सकता है y^=(X′X+aId)−1Xxy^=(X′X+aId)−1Xx\hat{y} = (\mathbf{X'X} + a\mathbf{I}_d)^{-1}\mathbf{X}x कहाँ पे y^y^\hat{y} अनुमानित लेबल है, IdId\mathbf{I}_d d×dd×dd \times d मैट्रिक्स की पहचान करें, xx\mathbf{x} वह वस्तु जिसके लिए हम एक लेबल खोजने की कोशिश कर रहे हैं, और XX\mathbf{X} n×dn×dn \times d का मैट्रिक्स …

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एक सरल परसेप्ट्रोन को कर्नेल कैसे करें?
Nonlinear सीमाओं के साथ वर्गीकरण समस्याओं को एक सरल अवधारणात्मक द्वारा हल नहीं किया जा सकता है । निम्नलिखित आर कोड निदर्शी उद्देश्यों के लिए है और पायथन में इस उदाहरण पर आधारित है ): nonlin <- function(x, deriv = F) { if (deriv) x*(1-x) else 1/(1+exp(-x)) } X <- …

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ग्राफ कर्नेल एसवीएम हाइपरपामेटर्स ट्यूनिंग के लिए क्या तरीके मौजूद हैं?
मेरे पास कुछ डेटा हैं जो एक ग्राफ । कोने दो वर्गों में से एक हैं , और मैं दो वर्गों के बीच अंतर करने के लिए एक एसवीएम प्रशिक्षण में रुचि रखता हूं। इसके लिए एक उपयुक्त कर्नेल है डिफ्यूजन कर्नेल , जहां का लाप्लासियन है और एक ट्यूनिंग …

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फिशर गुठली से परे
कुछ समय के लिए, ऐसा लग रहा था कि फिशर कर्नेल लोकप्रिय हो सकते हैं, क्योंकि वे संभावित मॉडल से गुठली बनाने का एक तरीका प्रतीत हो रहे थे। हालांकि, मैंने शायद ही कभी उन्हें अभ्यास में इस्तेमाल करते देखा है, और मेरे पास यह अच्छा अधिकार है कि वे …

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कौन सा कर्नेल विधि सर्वोत्तम संभावना आउटपुट देता है?
हाल ही में मैंने डिफ़ॉल्ट घटनाओं की संभावनाओं का अनुमान लगाने के लिए एसवीएम-आउटपुट के प्लैट की स्केलिंग का उपयोग किया है। अधिक प्रत्यक्ष विकल्प "कर्नेल लॉजिस्टिक रिग्रेशन" (KLR) और संबंधित "आयात वेक्टर मशीन" प्रतीत होते हैं। क्या कोई बता सकता है कि संभाव्यता-आउटपुट देने वाली कौन सी कर्नेल विधि …

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SVM = टेम्प्लेट मिलान कैसे होते हैं?
मैंने एसवीएम के बारे में पढ़ा और सीखा कि वे एक अनुकूलन समस्या को हल कर रहे हैं और अधिकतम मार्जिन विचार बहुत उचित था। अब, गुठली का उपयोग करके वे गैर-रेखीय पृथक्करण सीमाएं भी पा सकते हैं जो महान थी। अब तक, मुझे वास्तव में यह पता नहीं है …

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कर्नेल विधियों की सीमाएं क्या हैं और कर्नेल विधियों का उपयोग कब करना है?
कई पर्यवेक्षित वर्गीकरण कार्यों में कर्नेल विधियां बहुत प्रभावी हैं। तो कर्नेल विधियों की सीमाएं क्या हैं और कर्नेल विधियों का उपयोग कब करें? विशेष रूप से बड़े पैमाने पर डेटा युग में, कर्नेल के तरीकों की प्रगति क्या है? कर्नेल के तरीकों और कई उदाहरणों के सीखने के बीच …

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रेखीय प्रतिगमन श्रेणीगत चर "छिपा हुआ" मान
यह सिर्फ एक उदाहरण है कि मैं कई बार आया हूं, इसलिए मेरे पास कोई नमूना डेटा नहीं है। R में एक रैखिक प्रतिगमन मॉडल चलाना: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1एक सतत चर है। x2श्रेणीबद्ध है और इसके तीन मान हैं "उदा", "मध्यम" और "उच्च"। हालाँकि R …
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