svm पर टैग किए गए जवाब

एसवीएम एल्गोरिथ्म काफी पुराना है - यह 1960 के दशक में विकसित किया गया था, लेकिन 1990 और 2000 के दशक में बेहद लोकप्रिय था। यह मशीन सीखने के पाठ्यक्रमों का एक शास्त्रीय (और काफी सुंदर) हिस्सा है। आज ऐसा लगता है कि मीडिया प्रसंस्करण (चित्र, ध्वनि आदि) में तंत्रिका …

10 machine-learning  svm 

मैं आर में एक असतत समय मॉडल फिट करने की कोशिश कर रहा हूं, लेकिन मुझे यकीन नहीं है कि यह कैसे करना है। मैंने पढ़ा है कि आप विभिन्न चर में निर्भर चर को व्यवस्थित कर सकते हैं, प्रत्येक समय-अवलोकन के लिए, और glmएक लॉगिट या क्लॉगलॉग लिंक के …

10 r  survival  pca  sas  matlab  neural-networks  r  logistic  spatial  spatial-interaction-model  r  time-series  econometrics  var  statistical-significance  t-test  cross-validation  sample-size  r  regression  optimization  least-squares  constrained-regression  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-signed-rank  references  neural-networks  jags  bugs  hierarchical-bayesian  gaussian-mixture  r  regression  svm  predictive-models  libsvm  scikit-learn  probability  self-study  stata  sample-size  spss  wilcoxon-mann-whitney  survey  ordinal-data  likert  group-differences  r  regression  anova  mathematical-statistics  normal-distribution  random-generation  truncation  repeated-measures  variance  variability  distributions  random-generation  uniform  regression  r  generalized-linear-model  goodness-of-fit  data-visualization  r  time-series  arima  autoregressive  confidence-interval  r  time-series  arima  autocorrelation  seasonality  hypothesis-testing  bayesian  frequentist  uninformative-prior  correlation  matlab  cross-correlation 

यह सिर्फ एक उदाहरण है कि मैं कई बार आया हूं, इसलिए मेरे पास कोई नमूना डेटा नहीं है। R में एक रैखिक प्रतिगमन मॉडल चलाना: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1एक सतत चर है। x2श्रेणीबद्ध है और इसके तीन मान हैं "उदा", "मध्यम" और "उच्च"। हालाँकि R …

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उदाहरण: मेरे पास नौकरी के विवरण में एक वाक्य है: "यूके में जावा वरिष्ठ इंजीनियर"। मैं इसे 2 श्रेणियों के रूप में भविष्यवाणी करने के लिए एक गहरे शिक्षण मॉडल का उपयोग करना चाहता हूं: English और IT jobs। यदि मैं पारंपरिक वर्गीकरण मॉडल का उपयोग करता हूं, तो यह …

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मैं GMM का उपयोग करने के लिए नया हूं। मुझे ऑनलाइन कोई उचित मदद नहीं मिल रही थी। किसी ने भी मुझे सही संसाधन प्रदान कर सकता है "जीएमएम का उपयोग करके मेरी समस्या का समाधान कैसे करें?" या वर्गीकरण समस्याओं के मामले में "मुझे कैसे तय करना है कि …

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मैं वेक्टर मशीनों का समर्थन करने के लिए नया हूं। संक्षिप्त व्याख्या svmसे समारोह e1071आर में पैकेज विभिन्न विकल्प प्रदान करता है: सी-वर्गीकरण न्यू-वर्गीकरण एक-वर्गीकरण (नवीनता का पता लगाने के लिए) ईपीएस-प्रतिगमन न्यू-प्रतिगमन पाँच प्रकारों के बीच सहज अंतर क्या हैं? कौन सी स्थिति में लागू किया जाना चाहिए?

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स्टैंडर्ड -क्लेर ऑब्जेक्ट के दस्तावेज़ के अनुसार scikit-learn: उदाहरण के लिए, लर्निंग एल्गोरिथम के उद्देश्य फ़ंक्शन में उपयोग किए जाने वाले कई तत्व (जैसे कि समर्थन वेक्टर मशीनों के आरबीएफ कर्नेल या रैखिक मॉडल के एल 1 और एल 2 नियमितकर्ता) यह मानते हैं कि सभी सुविधाएँ 0 के आसपास …

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मैं एक शुरुआत कर रहा हूँ जब यह वेक्टर मशीनों का समर्थन करने के लिए आता है। क्या कुछ दिशानिर्देश हैं जो कहते हैं कि कौन सी कर्नेल (जैसे रैखिक, बहुपद) एक विशिष्ट समस्या के लिए सबसे उपयुक्त है? मेरे मामले में, मुझे वेबपेजों को इस हिसाब से वर्गीकृत करना …

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मेरे पास प्रति रोगी लगभग 500 चर हैं, प्रत्येक चर का एक निरंतर मूल्य है और इसे तीन अलग-अलग समय बिंदुओं पर मापा जाता है (2 महीने के बाद और 1 महीने के बाद)। प्रतिगमन के साथ मैं नए रोगियों के लिए उपचार के परिणाम की भविष्यवाणी करना चाहूंगा। क्या …

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उपयोग करते समय libsvm, पैरामीटर कर्नेल फ़ंक्शन के लिए एक पैरामीटर है। इसका डिफ़ॉल्ट मान सेटअपγγ\gammaγ=1सुविधाओं की संख्या।γ=1सुविधाओं की संख्या।\gamma = \frac{1}{\text{number of features.}} क्या मौजूदा तरीकों, जैसे, ग्रिड खोज के अलावा इस पैरामीटर को स्थापित करने के लिए कोई सैद्धांतिक मार्गदर्शन है?

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मान लीजिए कि मेरे पास 4 संभावित घटनाओं की आवृत्तियों का एक नमूना है: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 और मुझे होने वाली मेरी घटनाओं की संभावित संभावनाएं हैं: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 मेरी चार …

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मुझे एक ऐसे पैकेज की ज़रूरत है जो मुझे रैखिक एसवीएम मॉडल के लिए समीकरण दे सके। वर्तमान में मैं e1071 का उपयोग कर रहा हूँ जैसे: library(e1071) m = svm(data, labels, type='C', kernel='linear', cost=cost, probability=FALSE, scale=scale) w = t(m$coefs) %*% data[m$index,] #Weight vector b = -model$rho #Offset हालांकि, मुझे …

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मैं कुछ डेटा को वर्गीकृत करने के लिए SVM बनाने के लिए R में kernlab पैकेज का उपयोग कर रहा हूं । एसवीएम अच्छी तरह से काम कर रहा है कि यह एक सभ्य सटीकता की 'भविष्यवाणियां' प्रदान करता है, हालांकि इनपुट चर की मेरी सूची मेरी पसंद से बड़ी …

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मैं काफी असंतुलित डेटा पर एसवीएम के साथ एक भविष्यवाणी मॉडल बनाने की कोशिश कर रहा हूं। मेरे लेबल / आउटपुट में तीन वर्ग हैं, सकारात्मक, तटस्थ और नकारात्मक। मैं कहूंगा कि सकारात्मक उदाहरण मेरे डेटा का लगभग 10 - 20% बनाता है, तटस्थ लगभग 50 - 60%, और नकारात्मक …

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अद्भुत libsvm पैकेज एक अजगर इंटरफ़ेस और एक फ़ाइल "easy.py" प्रदान करता है जो स्वचालित रूप से सीखने के मापदंडों (लागत और गामा) की खोज करता है जो कि क्लासिफायर की सटीकता को अधिकतम करता है। सीखने के मापदंडों के एक निर्धारित उम्मीदवार के भीतर, सटीकता को क्रॉस-मान्यता द्वारा संचालित …

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