libsvm पर टैग किए गए जवाब

मैं वर्तमान में अपने डेटा को वर्गीकृत करने के लिए एक रैखिक कर्नेल के साथ एक एसवीएम का उपयोग कर रहा हूं। प्रशिक्षण सेट पर कोई त्रुटि नहीं है। मैंने पैरामीटर ( 10 - 5 , … , 10 2 ) के लिए कई मान आज़माए । इससे परीक्षण सेट …

134 machine-learning  svm  libsvm 

मैं सदिश वर्गीकरण के लिए libsvm ( http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/ ) टूल का उपयोग कर रहा हूं । हालाँकि, मैं इनपुट डेटा के प्रारूप के बारे में उलझन में हूँ। README से: डेटा फ़ाइल के प्रशिक्षण और परीक्षण का प्रारूप है: <label> <index1>:<value1> <index2>:<value2> ... . . . प्रत्येक पंक्ति में एक …

31 machine-learning  svm  python  libsvm  c++ 

जब मैं GAM का उपयोग करता हूं, तो यह मुझे अवशिष्ट डीएफ देता है (कोड में अंतिम पंक्ति)। इसका क्या मतलब है? GAM उदाहरण से परे, सामान्य तौर पर, क्या स्वतंत्रता की डिग्री की संख्या एक गैर-पूर्णांक संख्या हो सकती है?26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ …

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 

मैं डिग्री 2 के बहुपद कर्नेल के साथ C-SVC मोड में libsvm का उपयोग कर रहा हूं और मुझे कई एसवीएम को प्रशिक्षित करने की आवश्यकता है। प्रत्येक प्रशिक्षण सेट में 10 सुविधाएँ और 5000 वैक्टर हैं। प्रशिक्षण के दौरान, मुझे अधिकांश SVM के लिए यह चेतावनी मिल रही है …

20 machine-learning  cross-validation  svm  regularization  libsvm 

मैं अपने डेटासेट पर सपोर्ट वेक्टर मशीनों (एसवीएम) का उपयोग करने का प्रयास करना चाहता हूं। इससे पहले कि मैं इस समस्या का प्रयास करूँ, मुझे चेतावनी दी गई थी कि एसवीएम बेहद असंतुलित आंकड़ों पर अच्छा प्रदर्शन नहीं करते हैं। मेरे मामले में, मेरे पास 95-98% 0 और 2-5% …

15 svm  libsvm  unbalanced-classes 

मैं libsvm का उपयोग कर रहा हूं और मैंने देखा कि हर बार मैं svmtrain () को कॉल करता हूं, मैं एक नया मॉडल बनाता हूं और लगता है कि मौजूदा मॉडल में डेटा डालने का कोई विकल्प नहीं है। क्या ऐसा करना संभव है? क्या मैं इस पहलू को …

14 svm  libsvm 

वहाँ का उपयोग कर की तुलना में भ्रम का एक बहुत हो रहा है glmnetके भीतर caretएक इष्टतम लैम्ब्डा के लिए खोज करने के लिए और का उपयोग कर cv.glmnetएक ही काम करने के लिए। कई सवाल किए गए, उदाहरण के लिए: वर्गीकरण मॉडल train.glmnet बनाम cv.glmnet? कैरट के साथ …

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 

मेरे पास दो ओवरलैपिंग वर्गों के साथ एक डेटासेट है, प्रत्येक कक्षा में सात अंक, अंक दो-आयामी स्थान में हैं। आर में, और मैं इन वर्गों के लिए एक अलग हाइपरप्लेन बनाने के svmलिए e1071पैकेज से चल रहा हूं । मैं निम्नलिखित कमांड का उपयोग कर रहा हूं: svm(x, y, …

13 r  machine-learning  svm  libsvm  e1071 

मैं फिशर सटीक परीक्षण को बेहतर तरीके से समझना चाहता था, इसलिए मैंने निम्नलिखित खिलौना उदाहरण तैयार किया, जहां एफ और एम पुरुष और महिला से मेल खाते हैं, और n और y इस तरह से "सोडा की खपत" से मेल खाती है: > soda_gender f m n 0 5 …

12 fishers-exact  hypergeometric  clustering  supervised-learning  modeling  econometrics  r  regression  residuals  heteroscedasticity  independence  distributions  self-study  matlab  libsvm  self-study  conditional-probability  conditional-expectation  hypothesis-testing  self-study  multiple-comparisons  mode  statistical-significance  chi-squared  multiple-comparisons  maximum-likelihood  poisson-process  optimization  uncertainty  genetic-algorithms  bayesian  model-selection  overfitting  maximum-likelihood  optimization  approximation  r  prediction  model-evaluation  r  machine-learning  survival  neural-networks  cox-model  machine-learning  bayesian  bayesian-network  hierarchical-bayesian  pooling 

मैं वर्तमान में निम्नलिखित कोड के साथ स्किकिट सीख रहा हूं: clf = svm.SVC(C=1.0, tol=1e-10, cache_size=600, kernel='rbf', gamma=0.0, class_weight='auto') और फिर 7 अलग-अलग लेबल वाले डेटा के सेट के लिए फिट और भविष्यवाणी करें। मुझे एक अजीब आउटपुट मिला। कोई बात नहीं जो मान्यता तकनीक को पार करता है मैं …

10 svm  scikit-learn  libsvm  multi-class  optunity 

मैं आर में एक असतत समय मॉडल फिट करने की कोशिश कर रहा हूं, लेकिन मुझे यकीन नहीं है कि यह कैसे करना है। मैंने पढ़ा है कि आप विभिन्न चर में निर्भर चर को व्यवस्थित कर सकते हैं, प्रत्येक समय-अवलोकन के लिए, और glmएक लॉगिट या क्लॉगलॉग लिंक के …

10 r  survival  pca  sas  matlab  neural-networks  r  logistic  spatial  spatial-interaction-model  r  time-series  econometrics  var  statistical-significance  t-test  cross-validation  sample-size  r  regression  optimization  least-squares  constrained-regression  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-signed-rank  references  neural-networks  jags  bugs  hierarchical-bayesian  gaussian-mixture  r  regression  svm  predictive-models  libsvm  scikit-learn  probability  self-study  stata  sample-size  spss  wilcoxon-mann-whitney  survey  ordinal-data  likert  group-differences  r  regression  anova  mathematical-statistics  normal-distribution  random-generation  truncation  repeated-measures  variance  variability  distributions  random-generation  uniform  regression  r  generalized-linear-model  goodness-of-fit  data-visualization  r  time-series  arima  autoregressive  confidence-interval  r  time-series  arima  autocorrelation  seasonality  hypothesis-testing  bayesian  frequentist  uninformative-prior  correlation  matlab  cross-correlation 

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