svm पर टैग किए गए जवाब

एक रैखिक एसवीएम के समर्थन वाले वैक्टर को देखते हुए, मैं निर्णय सीमा के समीकरण की गणना कैसे कर सकता हूं?

19 machine-learning  svm 

एसवीएम या न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करने के लिए इसे श्रेणीबद्ध चर को सांख्यिक चर में बदलना (एनकोड करना) है, इस मामले में सामान्य विधि k- वें श्रेणीगत मान के रूप में परिवर्तित होने वाले (0,0, ।।) 0-1 बाइनरी मान का उपयोग करना है। ।, 1,0, ... 0) (1 k- …

19 machine-learning  neural-networks  categorical-data  svm  categorical-encoding 

अपडेट किए गए सभी संसाधनों के साथ अंतिम संपादन: एक परियोजना के लिए, मैं वर्गीकरण के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम लागू कर रहा हूं। चुनौती: सीमित लेबल डेटा और बहुत अधिक अनलिस्टेड डेटा। लक्ष्य: अर्ध-पर्यवेक्षित वर्गीकरण लागू करें किसी तरह अर्ध-पर्यवेक्षित लेबलिंग प्रक्रिया लागू करें (सक्रिय शिक्षण के रूप में …

19 machine-learning  classification  software  svm  text-mining 

"फ़ीचर स्पेस" की परिभाषा क्या है? उदाहरण के लिए, एसवीएम के बारे में पढ़ते समय, मैं "स्पेसिंग फीचर की मैपिंग" के बारे में पढ़ता हूं। CART के बारे में पढ़ते समय, मैंने "स्पेसिंग फीचर के विभाजन" के बारे में पढ़ा। मैं समझता हूं कि क्या हो रहा है, विशेष रूप …

19 machine-learning  svm  feature-selection  cart  feature-construction 

मेरे पास 35 आयामों (विशेषताओं) का एक स्थान है। मेरी विश्लेषणात्मक समस्या एक सरल वर्गीकरण है। 35 आयामों में से, 25 से अधिक श्रेणीबद्ध हैं और प्रत्येक विशेषता मान के 50 से अधिक प्रकार लेता है। उस परिदृश्य में, एक डमी चर का परिचय भी मेरे लिए काम नहीं करेगा। …

18 categorical-data  svm 

मुझे URL को श्रेणियों में वर्गीकृत करना होगा। कहो कि मेरे पास 15 श्रेणियां हैं जिन्हें मैं हर URL को शून्य करने की योजना बना रहा हूं। क्या 15-रास्ता क्लासिफायर बेहतर है? जहां मेरे पास 15 लेबल हैं और प्रत्येक डेटा बिंदु के लिए सुविधाएं उत्पन्न करता है। या 15 …

18 machine-learning  classification  categorical-data  svm  feature-selection 

क्या कोई मुझे वर्गीकरण एसवीएम के फायदे और नुकसान समझा सकता है जो इसे अन्य क्लासिफायर से अलग करता है?

18 machine-learning  svm 

मुझे पता है कि एसवीएम एक बाइनरी क्लासिफायरियर है। मैं इसे मल्टी-क्लास एसवीएम तक विस्तारित करना चाहूंगा। जो सबसे अच्छा है, और शायद सबसे आसान, इसे करने का तरीका? कोड: MATLAB में u=unique(TrainLabel); N=length(u); if(N>2) itr=1; classes=0; while((classes~=1)&&(itr<=length(u))) c1=(TrainLabel==u(itr)); newClass=double(c1); tst = double((TestLabel == itr)); model = svmtrain(newClass, TrainVec, '-c …

18 machine-learning  matlab  svm  multi-class 

एनआईपीएस 2017 में पिछले साल अली रहीमी और बेन रेचट ने अपने पेपर "रैंडम फीचर्स फॉर लार्ज-स्केल कर्नेल मशीन" के लिए समय पुरस्कार का परीक्षण जीता था, जहां उन्होंने यादृच्छिक सुविधाओं को पेश किया था, बाद में यादृच्छिक रसोई सिंक एल्गोरिथ्म के रूप में कोडित किया गया था। अपने पेपर …

18 machine-learning  svm  gaussian-process  approximation 

नीचे 6 निर्णय सीमाएँ दी गई हैं। निर्णय सीमा वायलेट लाइनों है। डॉट्स और क्रॉस दो अलग-अलग डेटा सेट हैं। हमें तय करना है कि कौन सा एक है: रैखिक एसवीएम कर्नेलयुक्त SVM (बहुपद कर्नेल ऑफ़ ऑर्डर 2) perceptron रसद प्रतिगमन तंत्रिका नेटवर्क (10 सुधारा हुआ रैखिक इकाइयों के साथ …

17 machine-learning  self-study  classification  neural-networks  svm 

एक छोटे से पाठ वर्गीकरण समस्या में मैं देख रहा था, Naive Bayes एक SVM के समान या उससे अधिक के प्रदर्शन का प्रदर्शन कर रहा है और मैं बहुत उलझन में था। मैं सोच रहा था कि कौन से कारक एक एल्गोरिथ्म की दूसरे पर विजय तय करते हैं। …

17 machine-learning  classification  svm  naive-bayes 

मैं कैसे समझ सकता हूं कि एसवीएम में आरबीएफ कर्नेल क्या करता है? मेरा मतलब है कि मैं गणित को समझता हूं, लेकिन क्या यह महसूस करने का कोई तरीका है कि यह कर्नेल कब उपयोगी होगा? क्या KNN के परिणाम SVM / RBF से संबंधित होंगे क्योंकि RBF में …

17 svm  kernel-trick 

मैं वायु प्रदूषकों के अल्पकालिक पूर्वानुमान करने के लिए एसवीएम मॉडल का उपयोग कर रहा हूं। एक नए मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए मुझे एसवीएम मॉडल (मेरा मतलब सी, गामा और इतने पर) के लिए उपयुक्त मेटापैरमीटर खोजने की आवश्यकता है। Libsvm प्रलेखन (और कई अन्य किताबें जो मैंने …

17 cross-validation  svm 

मैं कई एल्गोरिदम के साथ काम कर रहा हूं: रैंडमफॉरस्ट, डिसिजनट्रीज, नाइवेबेज, एसवीएम (कर्नेल = लीनियर और आरबीएफ), केएनएन, एलडीए और एक्सजीबोस्ट। एसवीएम को छोड़कर सभी बहुत तेज थे। यही कारण है कि जब मुझे पता चला कि इसे तेजी से काम करने के लिए फीचर स्केलिंग की जरूरत है। …

17 machine-learning  svm  random-forest  naive-bayes  xgboost 

मैं समझता हूं कि एक-श्रेणी एसवीएम (ओएसवीएम) को नकारात्मक डेटा की अनुपस्थिति को ध्यान में रखते हुए प्रस्तावित किया गया था और वे निर्णय सीमाएं ढूंढना चाहते हैं जो एक सकारात्मक सेट और कुछ नकारात्मक लंगर बिंदु को अलग करते हैं, मूल कहते हैं। 2011 में एक काम एक्समप्लार एसवीएम …

16 machine-learning  svm