svm पर टैग किए गए जवाब

मेरे पास एक डेटासेट है +--------+------+-------------------+ | income | year | use | +--------+------+-------------------+ | 46328 | 1989 | COMMERCIAL EXEMPT | | 75469 | 1998 | CONDOMINIUM | | 49250 | 1950 | SINGLE FAMILY | | 82354 | 2001 | SINGLE FAMILY | | 88281 | 1985 | …

14 categorical-data  svm  mixed-type-data 

कैसे साबित होता है कि रेडियल आधार समारोह के लिए कोई परिमित आयामी सुविधा जगह नहीं हैएचइस तरह के कुछ के लिए किΦ:आरएन→एचहमकश्मीर(एक्स,वाई)=⟨Φ(एक्स),Φ(y)⟩?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})HHHΦ:Rn→HΦ:Rn→H\Phi: \text{R}^n \to Hk(x,y)=⟨Φ(x),Φ(y)⟩k(x,y)=⟨Φ(x),Φ(y)⟩k(x, y) = \langle \Phi(x), \Phi(y)\rangle

14 machine-learning  svm  kernel-trick 

मैं libsvm का उपयोग कर रहा हूं और मैंने देखा कि हर बार मैं svmtrain () को कॉल करता हूं, मैं एक नया मॉडल बनाता हूं और लगता है कि मौजूदा मॉडल में डेटा डालने का कोई विकल्प नहीं है। क्या ऐसा करना संभव है? क्या मैं इस पहलू को …

14 svm  libsvm 

मुझे SVM ​​को सहज रूप से समझने में कुछ संदेह है। मान लें कि हमने SVMLight या LibSVM जैसे कुछ मानक टूल का उपयोग करके वर्गीकरण के लिए एक SVM मॉडल का प्रशिक्षण लिया है। जब हम परीक्षण मॉडल पर भविष्यवाणी के लिए इस मॉडल का उपयोग करते हैं, तो …

14 machine-learning  svm  max-margin 

वहाँ का उपयोग कर की तुलना में भ्रम का एक बहुत हो रहा है glmnetके भीतर caretएक इष्टतम लैम्ब्डा के लिए खोज करने के लिए और का उपयोग कर cv.glmnetएक ही काम करने के लिए। कई सवाल किए गए, उदाहरण के लिए: वर्गीकरण मॉडल train.glmnet बनाम cv.glmnet? कैरट के साथ …

14 r  caret  glmnet  machine-learning  neural-networks  maximum  softmax  probability  distributions  mathematical-statistics  random-variable  cdf  statistical-significance  variance  expected-value  ratio  sample-size  reliability  tolerance-interval  wilcoxon-signed-rank  self-study  variance  sampling  mean  machine-learning  svm  libsvm  self-study  sampling  ranks  data-visualization  histogram  machine-learning  classification  normal-distribution  mathematical-statistics  maximum-likelihood  mixture  predictive-models  prediction  seasonality 

प्रसंग : मैं इसलिए मैं उपयोग कर रहा हूँ एक scatterplot कि पैरामीट्रिक प्रकट नहीं होता है में एक रेखा खींच करना चाहते हैं, geom_smooth()में ggplotमें R। यह स्वचालित रूप से रिटर्न करता है geom_smooth: method="auto" and size of largest group is >=1000, so using gam with formula: y ~ …

14 r  gam  splines  loess  r  data-visualization  boxplot  mathematical-statistics  theory  sufficient-statistics  machine-learning  classification  correlation  svm  feature-selection  probability  stochastic-processes  machine-learning  reinforcement-learning 

मैं अपने शोध कार्य के लिए, एक वर्ग एसवीएम का उपयोग कर रहा था , जिसे स्किट-लर्न में लागू किया गया था । लेकिन मुझे इसकी कोई अच्छी समझ नहीं है। क्या कोई कृपया एक वर्ग SVM का सरल, अच्छा विवरण दे सकता है ?

14 machine-learning  svm  data-mining  novelty-detection 

उद्देश्य यह पुष्टि करें कि केकेटी की समझ सही है या नहीं। KKT पर आगे की व्याख्या और पुष्टिकरण के लिए। पृष्ठभूमि केकेटी की स्थितियों, विशेष रूप से पूरक एक को समझने की कोशिश करना, जो हमेशा एसवीएम लेखों में नीले रंग से बाहर निकलता है। मुझे सार सूत्रों की …

13 svm  optimization  lagrange-multipliers 

मैंने हाल ही में कर्नेल ट्रिक के उपयोग के बारे में सीखा, जो उन आयामों में डेटा को रैखिक बनाने के प्रयास में डेटा को उच्च आयामी स्थानों में मैप करता है। क्या ऐसे कोई मामले हैं जहां मुझे इस तकनीक का उपयोग करने से बचना चाहिए? क्या यह सही …

13 machine-learning  svm  kernel-trick  heuristic 

कई मशीन लर्निंग एल्गोरिदम प्रतीत होते हैं जो कर्नेल फ़ंक्शन पर निर्भर करते हैं। नाम के लिए SVM और NN लेकिन दो। तो कर्नेल फ़ंक्शन की परिभाषा क्या है और इसके वैध होने के लिए क्या आवश्यकताएँ हैं?

13 svm  terminology  kernel-trick 

मेरे पास दो ओवरलैपिंग वर्गों के साथ एक डेटासेट है, प्रत्येक कक्षा में सात अंक, अंक दो-आयामी स्थान में हैं। आर में, और मैं इन वर्गों के लिए एक अलग हाइपरप्लेन बनाने के svmलिए e1071पैकेज से चल रहा हूं । मैं निम्नलिखित कमांड का उपयोग कर रहा हूं: svm(x, y, …

13 r  machine-learning  svm  libsvm  e1071 

एसवीएम पर मेरे पास सीमित ज्ञान के साथ, यह शॉर्ट और फैट डेटा मैट्रिक्स , (बहुत सारी विशेषताओं, और बहुत सारे उदाहरणों के लिए नहीं) के लिए अच्छा है, लेकिन बड़े डेटा के लिए नहीं।XXX मैं समझता हूं कि एक कारण कर्नेल मैट्रिक्स एक मैट्रिक्स है जहां, डेटा में उदाहरणों …

13 machine-learning  svm  large-data 

मैंने यह सीखने की अवस्था बनाई और मैं जानना चाहता हूं कि क्या मेरा एसवीएम मॉडल पूर्वाग्रह या विचरण से ग्रस्त है? मैं इस ग्राफ से कैसे निष्कर्ष निकाल सकता हूं?

12 machine-learning  svm  bias  train 

मुझे कई लेख मिले जो बताते हैं कि बढ़ावा देने के तरीके बाहरी लोगों के लिए संवेदनशील हैं, लेकिन कोई भी लेख क्यों नहीं समझा रहा है। मेरे अनुभव में किसी भी मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के लिए आउटलेयर खराब हैं, लेकिन विशेष रूप से संवेदनशील के रूप में एकल को …

12 machine-learning  svm  outliers  cart  boosting 

मैंने एक दिए गए डेटा सेट के खिलाफ एक एसवीएम चलाया, और निम्नलिखित अवलोकन किया: यदि मैं क्लासिफायरफायर के निर्माण की सुविधाओं की संख्या में परिवर्तन करता हूं, तो परिणामी समर्थन वैक्टर की संख्या भी बदल जाएगी। मैं जानना चाहूंगा कि इस तरह के परिदृश्य को कैसे समझा जाए।

12 machine-learning  classification  svm  kernel-trick