kernel-trick पर टैग किए गए जवाब

मैं कैसे साबित कर सकता हूं कि दो कर्नेल फ़ंक्शन का पॉइंटवाइज़ उत्पाद एक कर्नेल फ़ंक्शन है?

13 machine-learning  kernel-trick 

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।

12 machine-learning  classification  svm  kernel-trick 

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} …

12 machine-learning  kernel-trick  k-nearest-neighbour 

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 …

12 python  kernel-trick  numpy 

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 …

12 scikit-learn  dimensionality-reduction  kernel-trick  nonlinear 

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 …

11 kernel-trick  distance  similarities  rbf-kernel 

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?

11 svm  multicollinearity  kernel-trick 

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 …

11 regression  ridge-regression  kernel-trick 

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 <- …

10 r  neural-networks  svm  kernel-trick  perceptron 

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 …

10 svm  cross-validation  kernel-trick  graph-theory 

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 …

10 machine-learning  probability  kernel-trick  generative-models 

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 …

10 logistic  svm  kernel-trick 

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 …

10 machine-learning  neural-networks  svm  deep-learning  kernel-trick 

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 …

10 machine-learning  kernel-trick 

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 …

10 r  regression  categorical-data  regression-coefficients  categorical-encoding  machine-learning  random-forest  anova  spss  r  self-study  bootstrap  monte-carlo  r  multiple-regression  partitioning  neural-networks  normalization  machine-learning  svm  kernel-trick  self-study  survival  cox-model  repeated-measures  survey  likert  correlation  variance  sampling  meta-analysis  anova  independence  sample  assumptions  bayesian  covariance  r  regression  time-series  mathematical-statistics  graphical-model  machine-learning  linear-model  kernel-trick  linear-algebra  self-study  moments  function  correlation  spss  probability  confidence-interval  sampling  mean  population  r  generalized-linear-model  prediction  offset  data-visualization  clustering  sas  cart  binning  sas  logistic  causality  regression  self-study  standard-error  r  distributions  r  regression  time-series  multiple-regression  python  chi-squared  independence  sample  clustering  data-mining  rapidminer  probability  stochastic-processes  clustering  binary-data  dimensionality-reduction  svd  correspondence-analysis  data-visualization  excel  c#  hypothesis-testing  econometrics  survey  rating  composite  regression  least-squares  mcmc  markov-process  kullback-leibler  convergence  predictive-models  r  regression  anova  confidence-interval  survival  cox-model  hazard  normal-distribution  autoregressive  mixed-model  r  mixed-model  sas  hypothesis-testing  mediation  interaction