svm पर टैग किए गए जवाब

इस तथ्य के पीछे अंतर्ज्ञान क्या है कि एक गॉसियन कर्नेल के साथ एक एसवीएम में ite नाइट आयामी विशेषता स्थान है?

36 svm  feature-selection  kernel-trick 

यह कैसे साबित करें कि रेडियल आधार फ़ंक्शन एक कर्नेल है? जहां तक ​​मैं समझता हूं, यह साबित करने के लिए हमें निम्नलिखित में से किसी एक को साबित करना होगा:k(x,y)=exp(−||x−y||2)2σ2)k(x,y)=exp⁡(−||x−y||2)2σ2)k(x, y) = \exp(-\frac{||x-y||^2)}{2\sigma^2}) वैक्टर मैट्रिक्स = के किसी भी सेट के लिए सकारात्मक अर्धविराम है।x1,x2,...,xnx1,x2,...,xnx_1, x_2, ..., x_nK(x1,x2,...,xn)K(x1,x2,...,xn)K(x_1, x_2, …

35 svm  kernel-trick 

क्या कोई मुझे बता सकता है कि 'कमजोर शिक्षार्थी' वाक्यांश का क्या मतलब है? क्या यह एक कमजोर परिकल्पना माना जाता है? मैं एक कमजोर शिक्षार्थी और एक कमजोर क्लासिफायर के बीच के संबंध को लेकर उलझन में हूं। क्या दोनों समान हैं या कुछ अंतर है? Adaboost एल्गोरिथ्म में, …

34 classification  svm  terminology  adaboost  pac-learning 

मैंने देखा है कि लोगों ने एसवीएम और कर्नेल पर बहुत प्रयास किए हैं, और वे मशीन लर्निंग में एक स्टार्टर के रूप में बहुत दिलचस्प लगते हैं। लेकिन अगर हम उम्मीद करते हैं कि लगभग-हमेशा हम न्यूरल नेटवर्क के मामले में बेहतर समाधान पा सकते हैं, तो इस युग …

33 machine-learning  svm  kernel-trick  supervised-learning 

मेरे पास एक स्ट्रीमिंग डेटा सेट है, उदाहरण एक समय में उपलब्ध हैं। मुझे उन पर मल्टी क्लास वर्गीकरण करने की आवश्यकता होगी। जैसे ही मैंने सीखने की प्रक्रिया के लिए एक प्रशिक्षण उदाहरण दिया, मुझे उदाहरण को त्यागना होगा। समवर्ती, मैं भी नवीनतम मॉडल का उपयोग कर रहा हूँ …

33 machine-learning  svm  neural-networks 

जैसा कि सभी जानते हैं, एसवीएम कर्नेल विधि का उपयोग डेटा पॉइंट्स को उच्च स्थानों में प्रोजेक्ट करने के लिए कर सकते हैं ताकि पॉइंट्स को एक रैखिक स्थान से अलग किया जा सके। लेकिन कर्नेल स्पेस में इस सीमा को चुनने के लिए हम लॉजिस्टिक रिग्रेशन का भी उपयोग …

32 svm 

एसवीएम का उपयोग करके एक चर (विशेषता) महत्व कैसे प्राप्त करें?

32 machine-learning  feature-selection  svm 

मैं वर्गीकरण के लिए एसवीएम का उपयोग कर रहा हूं और मैं रैखिक और आरबीएफ गुठली के लिए इष्टतम मापदंडों को निर्धारित करने की कोशिश कर रहा हूं। रैखिक कर्नेल के लिए मैं C को निर्धारित करने के लिए क्रॉस-वेरिफ़ाइड पैरामीटर चयन का उपयोग करता हूं और RBF कर्नेल के …

32 classification  svm  kernel-trick 

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++ 

मैं आर के साथ गति प्राप्त करने की कोशिश कर रहा हूं। आखिरकार मैं आर लाइब्रेरी का उपयोग टेक्स्ट वर्गीकरण करने के लिए करना चाहता हूं। मैं बस सोच रहा था कि आर के स्केलेबिलिटी के संबंध में लोगों के अनुभव क्या हैं जब यह पाठ वर्गीकरण करने की बात …

30 r  machine-learning  svm  text-mining  random-forest 

मैं एक एसवीएम और एक अवधारणात्मक के बीच के अंतर से थोड़ा भ्रमित हूं। मुझे यहाँ अपनी समझ को संक्षेप में प्रस्तुत करने का प्रयास करें, और कृपया यह महसूस करने के लिए स्वतंत्र महसूस करें कि मैं कहाँ गलत हूँ और जो मैंने याद किया है उसे भरें। परसेप्ट्रॉन …

29 machine-learning  svm  kernel-trick 

मेरी विशेषताओं के हर आयाम में अलग-अलग मूल्य हैं। मैं जानना चाहता हूं कि क्या इस डेटासेट को सामान्य करना आवश्यक है।

29 machine-learning  svm  random-forest  normalization 

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 । 2 साल पहले बंद हुआ । मैं एक डेटासेट पर एक क्रॉस वेरिफाइड …

29 r  random-forest  caret  regression  prediction  fitting  social-science  poisson-distribution  distributions  characteristic-function  bayesian  prior  regression  normal-distribution  interaction  nonparametric  skewness  svm  standard-deviation  standard-error  regression-coefficients  igraph  natural-language  word2vec  word-embeddings  regression  machine-learning  sampling  r  regression  machine-learning  random-forest  ensemble  sampling  unbiased-estimator  proof  estimators  mse  probability  conditional-probability  bayes  anova  missing-data  neural-networks  recommender-system  r  confidence-interval  sample  multiple-imputation  r  time-series  forecasting  mase 

मैंने सीखा है कि, जब मॉडल-आधारित दृष्टिकोण का उपयोग करके डेटा के साथ व्यवहार किया जाता है, तो पहला कदम एक सांख्यिकीय मॉडल के रूप में डेटा प्रक्रिया को मॉडलिंग करता है। फिर अगला कदम इस सांख्यिकीय मॉडल के आधार पर कुशल / तेज इंट्रेंस / लर्निंग एल्गोरिदम विकसित कर …

28 machine-learning  svm  modeling 

मैं सिर्फ इस पेपर में आया था , जो बताता है कि मिश्रित प्रभाव मॉडलिंग के माध्यम से माप की पुनरावृत्ति (उर्फ विश्वसनीयता, उर्फ ​​इंट्राक्लास सहसंबंध) की गणना कैसे की जाती है। आर कोड होगा: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = …

28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit