svm पर टैग किए गए जवाब

मैं सोच रहा था कि क्या बैकप्रॉपैगैशन का उपयोग करके एक एसवीएम (एक रैखिक कहो, चीजों को आसान बनाने के लिए) को प्रशिक्षित करना संभव था? वर्तमान में, मैं एक रोड ब्लॉक में हूं, क्योंकि मैं केवल क्लासिफायर के आउटपुट को लिखने के बारे में सोच सकता हूं f(x;θ,b)=sgn(θ⋅x−(b+1))=sgn(g(x;θ,b))f(x;θ,b)=sgn(θ⋅x−(b+1))=sgn(g(x;θ,b)) f(\mathbf{x};\theta,b) …

11 machine-learning  neural-networks  svm  gradient-descent  backpropagation 

मैं 20 विशेषताओं के आधार पर मामलों (TRUE / FALSE) को वर्गीकृत करने के लिए एक SVM को प्रशिक्षित करना चाहूंगा। मुझे पता है कि उनमें से कुछ विशेषताएँ अत्यधिक सहसंबद्ध हैं। इसलिए मेरा सवाल है: सुविधाओं के बीच एसवीएम सहसंबंध या अतिरेक के प्रति संवेदनशील है? कोई संदर्भ?

11 svm  multicollinearity  kernel-trick 

मैं यह पता लगाने की कोशिश कर रहा हूं कि एसवीआर किस तरह के डेटा के लिए अनुकूल है। मैं 4 प्रकार के SVR जानता हूँ: एप्सिलॉन न्यू कम से कम वर्ग और रैखिक। मैं समझता हूँ कि रैखिक SVR L1 Reg के साथ कमोबेश लसो की तरह है, लेकिन …

11 regression  svm 

रेडियल-बेस फंक्शन कर्नेल के साथ सपोर्ट वेक्टर मशीनें एक सामान्य-प्रयोजन पर्यवेक्षित क्लासिफायरियर है। जबकि मैं इन एसवीएम के लिए सैद्धांतिक नींव, और उनके मजबूत बिंदुओं को जानता हूं, मुझे उन मामलों की जानकारी नहीं है जिनमें वे पसंदीदा विधि हैं। तो, वहाँ समस्याओं का एक वर्ग है जिसके लिए आरबीएफ …

10 machine-learning  logistic  classification  svm  random-forest 

मान लीजिए कि मेरे पास एक सरल सिंगल लेयर न्यूरल नेटवर्क है, जिसमें एन इनपुट और एक एकल आउटपुट (बाइनरी वर्गीकरण कार्य) है। यदि मैंने आउटपुट नोड में सक्रियण फ़ंक्शन को सिग्मॉइड फ़ंक्शन के रूप में सेट किया है - तो परिणाम एक लॉजिस्टिक प्रतिगमन क्लासिफायरियर है। इसी परिदृश्य में, …

10 neural-networks  svm 

Nonlinear सीमाओं के साथ वर्गीकरण समस्याओं को एक सरल अवधारणात्मक द्वारा हल नहीं किया जा सकता है । निम्नलिखित आर कोड निदर्शी उद्देश्यों के लिए है और पायथन में इस उदाहरण पर आधारित है ): nonlin <- function(x, deriv = F) { if (deriv) x*(1-x) else 1/(1+exp(-x)) } X <- …

10 r  neural-networks  svm  kernel-trick  perceptron 

मेरे पास कुछ डेटा हैं जो एक ग्राफ । कोने दो वर्गों में से एक हैं , और मैं दो वर्गों के बीच अंतर करने के लिए एक एसवीएम प्रशिक्षण में रुचि रखता हूं। इसके लिए एक उपयुक्त कर्नेल है डिफ्यूजन कर्नेल , जहां का लाप्लासियन है और एक ट्यूनिंग …

10 svm  cross-validation  kernel-trick  graph-theory 

मैं वर्तमान में निम्नलिखित कोड के साथ स्किकिट सीख रहा हूं: clf = svm.SVC(C=1.0, tol=1e-10, cache_size=600, kernel='rbf', gamma=0.0, class_weight='auto') और फिर 7 अलग-अलग लेबल वाले डेटा के सेट के लिए फिट और भविष्यवाणी करें। मुझे एक अजीब आउटपुट मिला। कोई बात नहीं जो मान्यता तकनीक को पार करता है मैं …

10 svm  scikit-learn  libsvm  multi-class  optunity 

मान लें कि मेरे पास एक छोटा नमूना आकार है, जैसे कि एन = 100, और दो वर्ग। मुझे मशीन लर्निंग के लिए प्रशिक्षण, क्रॉस-सत्यापन, और परीक्षण सेट आकार कैसे चुनना चाहिए? मैं सहजता से चुनूंगा प्रशिक्षण सेट आकार 50 के रूप में क्रॉस सत्यापन सेट आकार 25, और 25 …

10 machine-learning  sampling  svm  cross-validation  sample-size 

मैं एक डेटा सेट पर काम कर रहा हूं। कुछ मॉडल पहचान तकनीकों का उपयोग करने के बाद, मैं ARIMA (0,2,1) मॉडल के साथ बाहर आया। मैंने अपने मूल डेटा सेट के 48 वें अवलोकन में एक अभिनव आउटलुक (आईओ) का पता लगाने के लिए आर में detectIOपैकेज TSAमें फ़ंक्शन …

10 r  time-series  arima  outliers  hypergeometric  fishers-exact  r  time-series  intraclass-correlation  r  logistic  glmm  clogit  mixed-model  spss  repeated-measures  ancova  machine-learning  python  scikit-learn  distributions  data-transformation  stochastic-processes  web  standard-deviation  r  machine-learning  spatial  similarities  spatio-temporal  binomial  sparse  poisson-process  r  regression  nonparametric  r  regression  logistic  simulation  power-analysis  r  svm  random-forest  anova  repeated-measures  manova  regression  statistical-significance  cross-validation  group-differences  model-comparison  r  spatial  model-evaluation  parallel-computing  generalized-least-squares  r  stata  fitting  mixture  hypothesis-testing  categorical-data  hypothesis-testing  anova  statistical-significance  repeated-measures  likert  wilcoxon-mann-whitney  boxplot  statistical-significance  confidence-interval  forecasting  prediction-interval  regression  categorical-data  stata  least-squares  experiment-design  skewness  reliability  cronbachs-alpha  r  regression  splines  maximum-likelihood  modeling  likelihood-ratio  profile-likelihood  nested-models 

क्या कोई मुझे समझा सकता है कि कोई एसवीएम निर्णय समारोह को कैसे डिजाइन करता है? या मुझे उस संसाधन की ओर इंगित करें जो एक ठोस उदाहरण पर चर्चा करता है। संपादित करें नीचे दिए गए उदाहरण के लिए, मैं देख सकता हूं कि समीकरण अधिकतम मार्जिन वाले वर्गों …

10 svm 

मैं मधुमेह का अनुमान लगाने के लिए एसवीएम का उपयोग कर रहा हूं। मैं इस उद्देश्य के लिए BRFSS डेटा सेट का उपयोग कर रहा हूं । डेटा सेट में का आयाम है और तिरछा है। लक्ष्य चर में s का प्रतिशत जबकि शेष गठन है ।11 % 89 %432607 …

10 r  classification  svm  feature-selection  e1071 

मैं आर पैकेज गैंल्स का उपयोग करके एक जीएएम -आधारित प्रतिगमन चला रहा हूं और डेटा का शून्य-फुलाया बीटा वितरण मान रहा हूं । मेरे पास अपने मॉडल में केवल एक ही व्याख्यात्मक चर है, इसलिए यह मूल रूप से है mymodel = gamlss(response ~ input, family=BEZI):। एल्गोरिथ्म मुझे माध्य …

10 nonlinear-regression  gamlss  machine-learning  svm 

हाल ही में मैंने डिफ़ॉल्ट घटनाओं की संभावनाओं का अनुमान लगाने के लिए एसवीएम-आउटपुट के प्लैट की स्केलिंग का उपयोग किया है। अधिक प्रत्यक्ष विकल्प "कर्नेल लॉजिस्टिक रिग्रेशन" (KLR) और संबंधित "आयात वेक्टर मशीन" प्रतीत होते हैं। क्या कोई बता सकता है कि संभाव्यता-आउटपुट देने वाली कौन सी कर्नेल विधि …

10 logistic  svm  kernel-trick 

मैंने एसवीएम के बारे में पढ़ा और सीखा कि वे एक अनुकूलन समस्या को हल कर रहे हैं और अधिकतम मार्जिन विचार बहुत उचित था। अब, गुठली का उपयोग करके वे गैर-रेखीय पृथक्करण सीमाएं भी पा सकते हैं जो महान थी। अब तक, मुझे वास्तव में यह पता नहीं है …

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