kernel-trick पर टैग किए गए जवाब

मैं आरकेएचएस प्रतिगमन और रैखिक प्रतिगमन में नियमितीकरण के बीच अंतर का अध्ययन कर रहा हूं, लेकिन मेरे पास दोनों के बीच महत्वपूर्ण अंतर को समझने में कठिन समय है। इनपुट-आउटपुट जोड़े दिए (xi,yi)(xi,yi)(x_i,y_i), मैं एक फ़ंक्शन का अनुमान लगाना चाहता हूं f(⋅)f(⋅)f(\cdot) निम्नलिखित नुसार f(x)≈u(x)=∑i=1mαiK(x,xi),f(x)≈u(x)=∑i=1mαiK(x,xi),\begin{equation}f(x)\approx u(x)=\sum_{i=1}^m \alpha_i K(x,x_i),\end{equation} कहाँ …

9 regression  generalized-linear-model  regularization  kernel-trick  rbf-kernel 

मैं एक शुरुआत कर रहा हूँ जब यह वेक्टर मशीनों का समर्थन करने के लिए आता है। क्या कुछ दिशानिर्देश हैं जो कहते हैं कि कौन सी कर्नेल (जैसे रैखिक, बहुपद) एक विशिष्ट समस्या के लिए सबसे उपयुक्त है? मेरे मामले में, मुझे वेबपेजों को इस हिसाब से वर्गीकृत करना …

9 classification  svm  model-selection  libsvm  kernel-trick 

उपयोग करते समय libsvm, पैरामीटर कर्नेल फ़ंक्शन के लिए एक पैरामीटर है। इसका डिफ़ॉल्ट मान सेटअपγγ\gammaγ=1सुविधाओं की संख्या।γ=1सुविधाओं की संख्या।\gamma = \frac{1}{\text{number of features.}} क्या मौजूदा तरीकों, जैसे, ग्रिड खोज के अलावा इस पैरामीटर को स्थापित करने के लिए कोई सैद्धांतिक मार्गदर्शन है?

9 machine-learning  svm  data-mining  libsvm  kernel-trick 

क्या अव्यक्त प्रमुख घटक विश्लेषण (kPCA) का उपयोग करना संभव है अव्यक्त अर्थ इंडेक्सिंग (LSI) के लिए उसी तरह से जैसे PCA का उपयोग किया जाता है? मैं prcompपीसीए फ़ंक्शन का उपयोग करके आर में एलएसआई प्रदर्शन करता हूं और पहले घटकों से उच्चतम लोडिंग के साथ सुविधाओं को निकालता …

9 r  pca  feature-selection  kernel-trick