svm 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 

एक सपोर्ट वेक्टर मशीन (SVM) कैसे काम करती है, और यह रैखिक रेखांकन , रैखिक डिस्क्रिमिनेन्ट एनालिसिस , या लॉजिस्टिक रिग्रेशन जैसे अन्य रैखिक क्लासिफायर से अलग क्या करती है ? * (* मैं एल्गोरिथ्म, अनुकूलन रणनीतियों, सामान्यीकरण क्षमताओं और रन-टाइम जटिलता के लिए अंतर्निहित प्रेरणाओं के संदर्भ में सोच …

108 machine-learning  classification  svm  statistical-learning 

कई मशीन लर्निंग क्लासीफायर (जैसे वेक्टर मशीनों का समर्थन) एक कर्नेल को निर्दिष्ट करने की अनुमति देते हैं। यह समझाने का एक सहज तरीका क्या होगा कि एक कर्नेल क्या है? एक पहलू जिसके बारे में मैं सोच रहा हूं वह है रैखिक और गैर-रेखीय गुठली के बीच का अंतर। …

96 machine-learning  svm  references  kernel-trick  intuition 

एसवीएम का उपयोग करते समय, हमें एक कर्नेल का चयन करना होगा। मुझे आश्चर्य है कि एक कर्नेल का चयन कैसे करें। कर्नेल चयन पर कोई मानदंड?

95 machine-learning  svm  kernel-trick 

मैं LASSO रिग्रेशन के glmnetसाथ उपयोग करने से वंचित होना शुरू कर रहा हूं, जहां मेरी रुचि के परिणाम द्विगुणित हैं । मैंने नीचे एक छोटा सा नकली डाटा फ्रेम बनाया है: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, …

77 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 

मैं एक सपोर्ट वेक्टर मशीनों के उद्देश्य की मूल बातें समझता हूं, जो कई अलग-अलग वर्गों में सेट किए गए इनपुट को वर्गीकृत करने के संदर्भ में है, लेकिन जो मुझे समझ में नहीं आता है वह है कुछ बारीकियों का विवरण। शुरुआत के लिए, मैं स्लैक वेरिएबल्स के उपयोग …

76 machine-learning  classification  svm 

मैं गॉसियन और बहुपद गुठली के साथ कर्नेल पीसीए ( 1 , 2 , 3 ) के बारे में पढ़ रहा था । गाऊसी कर्नेल अलग-अलग किसी भी प्रकार के गैर-डेटा डेटा को असाधारण रूप से अच्छी तरह से अलग कैसे करता है? कृपया एक सहज ज्ञान युक्त विश्लेषण दें, …

67 machine-learning  pca  svm  kernel-trick 

कागजात के कई लेखक मैं पढ़ता हूं एसवीएम उनके प्रतिगमन / वर्गीकरण समस्या का सामना करने के लिए बेहतर तकनीक है, इस बात से अवगत कि वे एनएन के माध्यम से समान परिणाम प्राप्त नहीं कर सकते थे। अक्सर तुलना में कहा गया है कि एनवी के बजाय एसवीएम, एक …

52 machine-learning  svm  neural-networks 

डेटा बिंदुओं को देखते हुए और लेबल , कठोर SVM प्राणिक समस्या हैy 1 , ... , y n ∈ { - 1 , 1 }x1,…,xn∈Rdx1,…,xn∈Rdx_1, \ldots, x_n \in \mathbb{R}^dy1,…,yn∈{−1,1}y1,…,yn∈{−1,1}y_1, \ldots, y_n \in \left \{-1, 1 \right\} s.t.minimizew,w012wTwminimizew,w012wTw \text{minimize}_{w, w_0} \quad \frac{1}{2} w^T w s.t.∀i:yi(wTxi+w0)≥1s.t.∀i:yi(wTxi+w0)≥1 \text{s.t.} \quad \forall i: y_i …

50 svm 

हाल के वर्षों में, कंप्यूटर दृष्टि में वस्तु मान्यता के लिए संवादी तंत्रिका नेटवर्क (CNNs) अत्याधुनिक हो गए हैं। आमतौर पर, एक सीएनएन में कई दृढ़ परतें होती हैं, इसके बाद दो पूरी तरह से जुड़ी हुई परतें होती हैं। इसके पीछे एक अंतर्ज्ञान यह है कि दृढ़ परतें इनपुट …

46 machine-learning  neural-networks  svm  deep-learning  conv-neural-network 

ग्रैडिएंट डिसेंट को लोकल मिनिमा में फंसने की समस्या है। वैश्विक मिनीमा को खोजने के लिए हमें क्रमिक वंश घातीय समय चलाने की आवश्यकता है। क्या कोई मुझे तंत्रिका नेटवर्क सीखने में लागू होने वाले ढाल वंश के किसी भी विकल्प के बारे में बता सकता है, साथ ही उनके …

46 machine-learning  svm  neural-networks 

समर्थन वेक्टर मशीन का उपयोग करते समय, क्या आरबीएफ जैसे रैखिक कर्नेल बनाम नॉनलाइनियर कर्नेल चुनने पर कोई दिशानिर्देश हैं? मैंने एक बार सुना है कि गैर-रैखिक कर्नेल अच्छी तरह से प्रदर्शन नहीं करता है, क्योंकि सुविधाओं की संख्या बड़ी है। क्या इस मुद्दे पर कोई संदर्भ हैं?

45 machine-learning  classification  svm  references  kernel-trick 

मैं एक रैखिक एसवीएम फिटिंग द्वारा दिए गए चर भार की व्याख्या करने की कोशिश कर रहा हूं। (मैं scikit- सीख का उपयोग कर रहा हूँ ): from sklearn import svm svm = svm.SVC(kernel='linear') svm.fit(features, labels) svm.coef_ मुझे प्रलेखन में कुछ भी नहीं मिला, जो विशेष रूप से बताता है …

42 svm  feature-selection  python  scikit-learn 

क्या कोई कृपया मुझे कुछ अंतर्ज्ञान दे सकता है जब एसवीएम या एलआर को चुनना है? मैं दो के हाइपरप्लेन को सीखने के अनुकूलन मानदंड में अंतर के पीछे अंतरंगता को समझना चाहता हूं, जहां संबंधित उद्देश्य निम्नानुसार हैं: एसवीएम: निकटतम समर्थन वैक्टर के बीच के मार्जिन को अधिकतम करने …

37 regression  logistic  svm  optimization 

मेरा डेटासेट छोटा है (120 नमूने), हालांकि सुविधाओं की संख्या बड़ी है (1000-200,000)। हालाँकि मैं सुविधाओं का सबसेट चुनने के लिए फीचर का चयन कर रहा हूं, फिर भी यह ओवरफिट हो सकता है। मेरा पहला सवाल यह है कि, एसवीएम ओवरफिटिंग को कैसे हैंडल करता है, अगर बिल्कुल भी। …

37 classification  svm