svm पर टैग किए गए जवाब

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 

क्या कोई मुझे SVM ​​में गुठली के बीच का अंतर बता सकता है: रैखिक बहुपद गाऊसी (आरबीएफ) अवग्रह क्योंकि जैसा कि हम जानते हैं कि कर्नेल का उपयोग हमारे इनपुट स्थान को उच्च आयामीता वाले स्थान में मैप करने के लिए किया जाता है। और उस सुविधा स्थान में, हम …

27 machine-learning  svm  pattern-recognition  kernel-trick 

मान लें कि हमारे पास SVM क्लासिफायर है, हम ROC वक्र कैसे बनाते हैं? (सैद्धांतिक रूप से) (क्योंकि हम प्रत्येक सीमा के साथ TPR और FPR उत्पन्न करते हैं)। और हम इस एसवीएम क्लासिफायर के लिए इष्टतम सीमा कैसे निर्धारित करते हैं?

27 machine-learning  svm 

एक-बनाम-सभी और एक-बनाम-एक एसवीएम क्लासिफायरियर के बीच अंतर क्या है? क्या नई छवि के सभी प्रकार / श्रेणियों को वर्गीकृत करने के लिए वन-बनाम-ऑल का मतलब एक क्लासिफायर है और एक-बनाम-एक का मतलब है प्रत्येक प्रकार / नई छवि की श्रेणी विभिन्न क्लासिफायरियर के साथ वर्गीकृत होती है (प्रत्येक श्रेणी …

26 machine-learning  classification  svm 

वेक्टर मशीनों के वर्गीकरण को कैसे समर्थन मिलता है, इस बारे में पहले से ही एक उत्कृष्ट चर्चा रही है, लेकिन वेक्टर मशीनों के प्रतिगमन को सामान्य बनाने के समर्थन में मैं बहुत उलझन में हूं। किसी को मेरी कल्पना करने की परवाह है?

26 regression  machine-learning  svm 

बंद हो गया । यह सवाल राय आधारित है । यह वर्तमान में उत्तर स्वीकार नहीं कर रहा है। इस सवाल में सुधार करना चाहते हैं? प्रश्न को अपडेट करें ताकि इस पोस्ट को संपादित करके तथ्यों और उद्धरणों के साथ उत्तर दिया जा सके । 2 साल पहले बंद …

25 machine-learning  neural-networks  svm  deep-learning 

एसवीएम के सभी उदाहरण वर्गीकरण से संबंधित हैं। मुझे समझ में नहीं आता है कि प्रतिगमन के लिए एक एसवीएम (सपोर्ट वेक्टर रेजिस्टर) का उपयोग प्रतिगमन में कैसे किया जा सकता है। मेरी समझ से, एक एसवीएम अधिकतम हाइपरप्लेन को खोजने के लिए दो वर्गों के बीच के अंतर को …

25 regression  svm 

एसवीएम में, गाऊसी कर्नेल को इस प्रकार परिभाषित किया गया है: जहां x, y \ in \ mathbb {R ^ n} । मैं \ phi के स्पष्ट समीकरण को नहीं जानता । मैं यह जानना चाहता हूँ।एक्स,वाई∈आरएनφK(x,y)=exp(−∥x−y∥222σ2)=ϕ(x)Tϕ(y)K(x,y)=exp⁡(−‖x−y‖222σ2)=ϕ(x)Tϕ(y)K(x,y)=\exp\left({-\frac{\|x-y\|_2^2}{2\sigma^2}}\right)=\phi(x)^T\phi(y)x,y∈Rnx,y∈Rnx, y\in \mathbb{R^n}ϕϕ\phi मैं यह भी जानना चाहता हूं कि क्या ∑iciϕ(xi)=ϕ(∑icixi)∑iciϕ(xi)=ϕ(∑icixi)\sum_ic_i\phi(x_i)=\phi \left(\sum_ic_ix_i \right) …

24 machine-learning  svm  kernel-trick 

मैं मशीन लर्निंग के लिए ऑप्टिमाइज़ेशन तकनीकों पर कुछ शोध कर रहा हूं, लेकिन मुझे बड़ी हैरानी है कि ऑप्टिमाइज़ेशन एल्गोरिदम की बड़ी संख्या अन्य ऑप्टिमाइज़ेशन समस्याओं के संदर्भ में परिभाषित की गई है। मैं निम्नलिखित में कुछ उदाहरणों का वर्णन करता हूं। उदाहरण के लिए https://arxiv.org/pdf/1511.05133v1.pdf सब कुछ अच्छा …

23 machine-learning  svm  optimization 

लोगों का कहना है कि नरम मार्जिन एसवीएम काज हानि समारोह का उपयोग करते हैं: । हालांकि, वास्तविक उद्देश्य फ़ंक्शन जो नरम मार्जिन SVM को कम करने की कोशिश करता है, वह है \ frac {1} {2} \ | w \ | ^ 2 + C \ sum_i \ max …

23 svm  loss-functions 

क्या किसी ने सपोर्ट वेक्टर रिग्रेशन का उपयोग करते हुए समय श्रृंखला भविष्यवाणी का प्रयास किया है? मैं सपोर्ट वेक्टर मशीनों को समझता हूं और आंशिक रूप से सपोर्ट वेक्टर रिग्रेशन को समझता हूं, लेकिन मुझे समझ नहीं आता है कि इन्हें टाइम सीरीज, खासकर मल्टीवेरेट टाइम सीरीज के लिए …

22 time-series  machine-learning  svm 

कर्नेलयुक्त SVM से निपटने के दौरान लोग द्विघात प्रोग्रामिंग तकनीक (जैसे SMO) का उपयोग क्यों करते हैं? ग्रेडिएंट डिसेंट में क्या गलत है? क्या यह गुठली के साथ उपयोग करना असंभव है या क्या यह बहुत धीमा है (और क्यों?)। यहां थोड़ा और संदर्भ दिया गया है: एसवीएम को थोड़ा …

21 svm  kernel-trick  gradient-descent 

डेटा में कई विशेषताएं हैं (जैसे 100) और उदाहरणों की संख्या 100,000 की तरह है। डेटा विरल है। मैं लॉजिस्टिक रिग्रेशन या svm का उपयोग करके डेटा को फिट करना चाहता हूं। मुझे कैसे पता चलेगा कि क्या विशेषताएं रैखिक या गैर-रैखिक हैं ताकि मैं कर्नेल ट्रिक का उपयोग कर …

21 machine-learning  logistic  svm  data-mining 

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 स्लीप स्टेज के वर्गीकरण पर काम कर रहा हूं। मैंने इस विषय के बारे में कुछ शोध लेख पढ़े उनमें से कई में एसवीएम या पहनावा पद्धति का उपयोग किया गया। क्या एक आयामी ईईजी सिग्नल को वर्गीकृत करने के लिए दृढ़ तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करना एक अच्छा …

20 neural-networks  svm  conv-neural-network  signal-processing