Câu hỏi được gắn thẻ «svm»

Tôi hiện đang sử dụng một SVM với kernel tuyến tính để phân loại dữ liệu của mình. Không có lỗi trên tập huấn luyện. Tôi đã thử một vài giá trị cho tham số ( 10 - 5 , Mạnh , 10 2 ). Điều này đã không thay …

134 machine-learning  svm  libsvm 

Làm thế nào để Máy Vector Hỗ trợ (SVM) hoạt động và những gì khác biệt với các phân loại tuyến tính khác, chẳng hạn như Perceptionron tuyến tính , Phân tích phân biệt tuyến tính hoặc Hồi quy logistic ? * (* Tôi đang suy nghĩ về các động …

108 machine-learning  classification  svm  statistical-learning 

Nhiều trình phân loại học máy (ví dụ: máy vectơ hỗ trợ) cho phép một người chỉ định kernel. Điều gì sẽ là một cách trực quan để giải thích hạt nhân là gì? Một khía cạnh tôi đã nghĩ đến là sự phân biệt giữa các hạt nhân tuyến …

97 machine-learning  svm  references  kernel-trick  intuition 

Khi sử dụng SVM, chúng ta cần chọn kernel. Tôi tự hỏi làm thế nào để chọn một hạt nhân. Bất kỳ tiêu chí về lựa chọn hạt nhân?

95 machine-learning  svm  kernel-trick 

Tôi bắt đầu say mê với việc sử dụng glmnetvới LASSO Regression trong đó kết quả quan tâm của tôi là phân đôi. Tôi đã tạo một khung dữ liệu giả nhỏ bên dưới: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, …

77 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 

Tôi hiểu những điều cơ bản về mục đích của Máy Vector Hỗ trợ là gì trong việc phân loại bộ đầu vào thành nhiều lớp khác nhau, nhưng điều tôi không hiểu là một số chi tiết khó chịu. Để bắt đầu, tôi hơi bối rối khi sử dụng …

76 machine-learning  classification  svm 

Tôi đã đọc về kernel PCA ( 1 , 2 , 3 ) với các hạt nhân Gaussian và đa thức. Làm thế nào để hạt nhân Gaussian tách biệt dường như bất kỳ loại dữ liệu phi tuyến nào đặc biệt tốt? Vui lòng đưa ra một phân tích …

67 machine-learning  pca  svm  kernel-trick 

Nhiều tác giả của bài báo tôi đọc khẳng định các SVM là kỹ thuật vượt trội để đối mặt với vấn đề hồi quy / phân loại của họ, nhận thấy rằng họ không thể nhận được kết quả tương tự thông qua NN. Thường thì sự so sánh …

52 machine-learning  svm  neural-networks 

Cho các điểm dữ liệu và nhãn , vấn đề tiên quyết về lề cứng SVM làx1,…,xn∈Rdx1,…,xn∈Rdx_1, \ldots, x_n \in \mathbb{R}^dy1,…,yn∈{−1,1}y1,…,yn∈{−1,1}y_1, \ldots, y_n \in \left \{-1, 1 \right\} minimizew,w012wTwminimizew,w012wTw \text{minimize}_{w, w_0} \quad \frac{1}{2} w^T w s.t.∀i:yi(wTxi+w0)≥1s.t.∀i:yi(wTxi+w0)≥1 \text{s.t.} \quad \forall i: y_i (w^T x_i + w_0) \ge 1 đó là một …

50 svm 

Trong những năm gần đây, Mạng lưới thần kinh chuyển đổi (CNN) đã trở thành công nghệ tiên tiến để nhận dạng đối tượng trong thị giác máy tính. Thông thường, một CNN bao gồm một số lớp chập, tiếp theo là hai lớp được kết nối đầy đủ. Một …

46 machine-learning  neural-networks  svm  deep-learning  conv-neural-network 

Gradient Descent có vấn đề bị kẹt trong Local Minima. Chúng ta cần chạy thời gian theo cấp số nhân của độ dốc để tìm cực tiểu toàn cầu. Bất cứ ai cũng có thể cho tôi biết về bất kỳ sự thay thế nào của việc giảm độ dốc …

46 machine-learning  svm  neural-networks 

Khi sử dụng máy vectơ hỗ trợ, có hướng dẫn nào về cách chọn kernel tuyến tính so với kernel phi tuyến, như RBF không? Tôi đã từng nghe nói rằng hạt nhân phi tuyến tính có xu hướng không hoạt động tốt một khi số lượng tính năng lớn. …

45 machine-learning  classification  svm  references  kernel-trick 

Tôi đang cố gắng diễn giải các trọng số thay đổi được đưa ra bằng cách lắp một SVM tuyến tính. (Tôi đang sử dụng scikit-learn ): from sklearn import svm svm = svm.SVC(kernel='linear') svm.fit(features, labels) svm.coef_ Tôi không thể tìm thấy bất cứ điều gì trong tài liệu nêu …

42 svm  feature-selection  python  scikit-learn 

Ai đó có thể vui lòng cho tôi một số trực giác khi nào nên chọn SVM hoặc LR không? Tôi muốn hiểu trực giác đằng sau sự khác biệt giữa các tiêu chí tối ưu hóa việc học siêu phẳng của hai người, trong đó các mục tiêu tương …

37 regression  logistic  svm  optimization 

Tập dữ liệu của tôi nhỏ (120 mẫu), tuy nhiên số lượng tính năng lớn thay đổi từ (1000-200.000). Mặc dù tôi đang thực hiện lựa chọn tính năng để chọn một tập hợp con các tính năng, nhưng nó vẫn có thể quá phù hợp. Câu hỏi đầu tiên …

37 classification  svm