svm पर टैग किए गए जवाब

मेरे पास अत्यधिक असंतुलित परीक्षण डेटा सेट है। सकारात्मक सेट में 100 मामले होते हैं जबकि नकारात्मक सेट में 1500 मामले होते हैं। प्रशिक्षण पक्ष में, मेरे पास एक बड़ा उम्मीदवार पूल है: सकारात्मक प्रशिक्षण सेट में 1200 मामले हैं और नकारात्मक प्रशिक्षण सेट में 12000 मामले हैं। इस तरह …

16 machine-learning  classification  data-mining  svm  bioinformatics 

इसलिए, मैं ML क्षेत्र में नौसिखिया हूं और मैं कुछ वर्गीकरण करने की कोशिश करता हूं। मेरा लक्ष्य एक खेल घटना के परिणाम की भविष्यवाणी करना है। मैंने कुछ ऐतिहासिक डेटा एकत्र किए हैं और अब एक क्लासिफायरियर को प्रशिक्षित करने का प्रयास करता हूं। मुझे लगभग 1200 नमूने मिले, …

16 classification  svm  feature-selection  random-forest 

मैंने 10-गुना क्रॉस सत्यापन सेटिंग में 120 नमूनों का डेटासेट किया है। वर्तमान में, मैं पहले होल्डआउट के प्रशिक्षण डेटा को चुनता हूं और ग्रिड खोज द्वारा गामा और सी के मूल्यों को लेने के लिए उस पर 5 गुना क्रॉस-सत्यापन करता हूं। मैं आरबीएफ कर्नेल के साथ एसवीएम का …

16 machine-learning  classification  cross-validation  svm 

एक सामान्य प्रश्न से अधिक। मैं भविष्य कहनेवाला मॉडलिंग के लिए एक rbf SVM चला रहा हूं। मुझे लगता है कि मेरे वर्तमान कार्यक्रम को निश्चित रूप से थोड़ी गति की आवश्यकता है। मैं ग्रिड खोज + क्रॉस सत्यापन के लिए मोटे के साथ सीखता हूं। प्रत्येक एसवीएम रन में …

16 machine-learning  svm  predictive-models  scikit-learn  kernel-trick 

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 

क्रमपरिवर्तन परीक्षण (इसे रेंडमाइजेशन टेस्ट, री-रैंडमाइजेशन टेस्ट या एक सटीक परीक्षण भी कहा जाता है) बहुत उपयोगी होते हैं और उदाहरण के लिए आवश्यक सामान्य वितरण की धारणा को पूरा करने और काम में आने पर काम में आते t-testहैं। गैर-पैरामीट्रिक परीक्षण की तरह Mann-Whitney-U-testअधिक जानकारी खो जाएगी। हालांकि, इस …

15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 

अपनी परियोजना में मैं द्विआधारी वर्गीकरण (1 या 0) की भविष्यवाणी के लिए एक लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल बनाना चाहता हूं। मेरे पास 15 चर हैं, जिनमें से 2 श्रेणीगत हैं, जबकि बाकी निरंतर और असतत चर का मिश्रण हैं। लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल फिट करने के लिए मुझे एसवीएम, परसेप्ट्रान या …

15 machine-learning  logistic  classification  svm  separation 

मैं कर्नेल एसवीएम के पीछे के अंतर्ज्ञान को समझने की कोशिश कर रहा हूं। अब, मैं समझता हूं कि रैखिक एसवीएम का काम कैसे होता है, जिससे एक निर्णय रेखा बनाई जाती है जो डेटा को सबसे अच्छे रूप में विभाजित करती है। मैं डेटा को उच्च-आयामी स्थान पर पोर्ट …

15 machine-learning  svm  kernel-trick 

इसलिए मैं एसवीएम के साथ खेल रहा हूं और मुझे आश्चर्य है कि क्या यह करना अच्छी बात है: मेरे पास निरंतर सुविधाओं का एक सेट (0 से 1) है और श्रेणीबद्ध विशेषताओं का एक सेट है जिसे मैंने डमी चर में परिवर्तित किया है। इस विशेष मामले में, मैं …

15 categorical-data  svm  feature-selection  linear-model  feature-construction 

रैखिक एसवीएम वर्गीकरण का प्रदर्शन करते समय, अक्सर प्रशिक्षण डेटा को सामान्य करने में सहायक होता है, उदाहरण के लिए, औसत विचलन को विभाजित करके और मानक डेटा के माध्यम से परीक्षण डेटा को मापता है। यह प्रक्रिया नाटकीय रूप से वर्गीकरण प्रदर्शन को क्यों बदलती है?

15 machine-learning  svm  standardization 

जिन जगहों पर मैं आयामी शाप के बारे में पढ़ रहा हूं, वे इसे मुख्य रूप से केएनएन और सामान्य रूप से रैखिक मॉडल के संयोजन में समझाते हैं। मैं नियमित रूप से डेटासेट पर हजारों विशेषताओं का उपयोग करते हुए कागल में शीर्ष रैंक देखता हूं, जिसमें मुश्किल से …

15 neural-networks  svm  k-means  k-nearest-neighbour  high-dimensional 

उन्हें "मशीन" क्यों कहा जाता है? क्या इस संदर्भ में "मशीन" शब्द का मूल है? (नाम की तरह "रैखिक प्रोग्रामिंग" भ्रामक हो सकती है लेकिन हम जानते हैं कि इसे "प्रोग्रामिंग" क्यों कहा जाता है।

14 svm  terminology  rbm  etymology 

काज हानि को का उपयोग करके परिभाषित किया जा सकता है और लॉग नुकसान को लॉग ( 1 + exp ( - y i w T x i ) के रूप में परिभाषित किया जा सकता है )अधिकतम ( 0 , 1 - yमैंwटीएक्समैं)अधिकतम(0,1-yमैंwटीएक्समैं)\text{max}(0, 1-y_i\mathbf{w}^T\mathbf{x}_i)लॉग ( 1 + ऍक्स्प)- ( …

14 machine-learning  svm  loss-functions  computer-vision 

मुझे पता है कि लॉजिस्टिक रिग्रेशन एक हाइपरप्लेन का पता लगाता है जो प्रशिक्षण के नमूनों को अलग करता है। मुझे यह भी पता है कि सपोर्ट वेक्टर मशीनें हाइपरप्लेन को अधिकतम मार्जिन के साथ ढूंढती हैं। मेरा प्रश्न: अंतर है तो लॉजिस्टिक रिग्रेशन (LR) और सपोर्ट वेक्टर मशीन (SVM) …

14 machine-learning  classification  svm  data-mining 

क्या SVM असंतुलित डेटासेट को संभालता है? असंतुलित डेटासेट को संभालने वाला कोई भी पैरामीटर (जैसे C, या misclassification लागत) है?

14 machine-learning  svm  unbalanced-classes