Câu hỏi được gắn thẻ «svm»

Tôi đang sử dụng gói kernlab trong R để xây dựng một SVM để phân loại một số dữ liệu. SVM đang hoạt động tốt ở chỗ nó cung cấp 'dự đoán' về độ chính xác khá, tuy nhiên danh sách các biến đầu vào của tôi lớn hơn tôi …

9 r  machine-learning  svm  genetic-algorithms 

Tôi đang cố gắng xây dựng một mô hình dự đoán với các SVM trên dữ liệu khá mất cân bằng. Nhãn / đầu ra của tôi có ba lớp, tích cực, trung tính và tiêu cực. Tôi muốn nói rằng ví dụ tích cực tạo ra khoảng 10 - …

9 machine-learning  predictive-models  svm  unbalanced-classes 

Gói libsvm tuyệt vời cung cấp giao diện python và tệp "easy.py" tự động tìm kiếm các tham số học tập (chi phí & gamma) để tối đa hóa độ chính xác của trình phân loại. Trong một tập hợp các tham số học tập nhất định, độ chính xác …

9 cross-validation  svm 

Vì vậy, tôi có 16 thử nghiệm trong đó tôi đang cố gắng xác thực một người từ một đặc điểm sinh trắc học bằng cách sử dụng Hamming Khoảng cách. Ngưỡng của tôi được đặt thành 3,5. Dữ liệu của tôi ở bên dưới và chỉ có bản dùng …

9 mathematical-statistics  roc  classification  cross-validation  pac-learning  r  anova  survival  hazard  machine-learning  data-mining  hypothesis-testing  regression  random-variable  non-independent  normal-distribution  approximation  central-limit-theorem  interpolation  splines  distributions  kernel-smoothing  r  data-visualization  ggplot2  distributions  binomial  random-variable  poisson-distribution  simulation  kalman-filter  regression  lasso  regularization  lme4-nlme  model-selection  aic  r  mcmc  dlm  particle-filter  r  panel-data  multilevel-analysis  model-selection  entropy  graphical-model  r  distributions  quantiles  qq-plot  svm  matlab  regression  lasso  regularization  entropy  inference  r  distributions  dataset  algorithms  matrix-decomposition  regression  modeling  interaction  regularization  expected-value  exponential  gamma-distribution  mcmc  gibbs  probability  self-study  normality-assumption  naive-bayes  bayes-optimal-classifier  standard-deviation  classification  optimization  control-chart  engineering-statistics  regression  lasso  regularization  regression  references  lasso  regularization  elastic-net  r  distributions  aggregation  clustering  algorithms  regression  correlation  modeling  distributions  time-series  standard-deviation  goodness-of-fit  hypothesis-testing  statistical-significance  sample  binary-data  estimation  random-variable  interpolation  distributions  probability  chi-squared  predictor  outliers  regression  modeling  interaction 

Tôi đang đào tạo một trình phân loại nhị phân SVM bằng Scikit learn. Do bản chất của vấn đề của tôi, tôi cần tránh những tiêu cực sai. Vì không có gì là miễn phí, tôi ổn khi nhận được tỷ lệ dương tính giả cao hơn để giảm …

9 machine-learning  cross-validation  svm  python  scikit-learn 

Trong các nghiên cứu tâm lý học, tôi đã học được rằng chúng ta nên sử dụng phương pháp Bonferroni để điều chỉnh mức ý nghĩa khi kiểm tra một số giả thuyết trên một tập dữ liệu. Hiện tại tôi đang làm việc với các phương pháp học máy …

9 machine-learning  cross-validation  svm  overfitting  bonferroni 

Đồng nghiệp của tôi và tôi đang cố gắng che giấu sự khác biệt giữa hồi quy logistic và SVM. Rõ ràng họ đang tối ưu hóa các chức năng khách quan khác nhau. Là một SVM đơn giản như nói nó là một phân loại phân biệt đối xử …

9 regression  logistic  svm  max-margin 

Tôi có một bộ huấn luyện với khoảng 3000 trường hợp tích cực và 3000 trường hợp tiêu cực. Nhưng bộ dữ liệu thử nghiệm của tôi là khá nhiều không cân bằng. Tập hợp dương chỉ có 50 trường hợp và âm có 1500 trường hợp. Điều này gây …

9 machine-learning  classification  data-mining  svm 

Tôi đã thấy những cuốn sách của Vapnik về học thống kê ... Tôi đã đọc một vài chương đầu tiên. Dù sao, điều làm tôi ngạc nhiên nhất là anh ấy nghĩ rằng dao cạo của Occam đã lỗi thời. Tôi nghĩ rằng nó có liên quan đến tình …

9 machine-learning  svm 

Đối với trình phân loại nhiều lớp xác suất, chúng ta có thể nhận được xác suất thành viên của một điểm mới cho mỗi lớp y i ; trong trường hợp 3 lớp giả sử ta nhận được P ( y a | x ) > P ( y …

9 probability  classification  svm  unsupervised-learning  uncertainty 

Tôi đang cố gắng điều hòa các định nghĩa khác nhau của hàm chi phí / tổn thất SVM biên mềm ở dạng nguyên thủy. Có một toán tử "max ()" mà tôi không hiểu. Tôi đã học về SVM nhiều năm trước từ sách giáo khoa cấp đại học …

9 machine-learning  classification  svm  data-mining  loss-functions 

Gần đây tôi đã có một cuộc thảo luận nhanh với một người bạn am hiểu, người đã đề cập rằng các SVM là giới hạn nhiệt độ bằng không của hồi quy logistic. Cơ sở lý luận liên quan đến polytopes cận biên và nhị nguyên fenchel. Tôi đã …

8 logistic  svm  graphical-model  exponential-family  maximum-entropy 

Tham chiếu đến hình ảnh trên, rõ ràng một vòng tròn có thể tách hai lớp (hình ảnh bên trái). Tại sao sau đó mất quá nhiều đau đớn để ánh xạ nó đến một chức năng để làm cho nó có thể phân tách tuyến tính (hình ảnh bên …

8 machine-learning  classification  svm  separation 

Tôi còn khá mới đối với nhận dạng chữ số và tôi đã nhận thấy rằng nhiều hướng dẫn sử dụng phân loại SVM, ví dụ: http://hanzratech.in/2015/02/24/handwritten-digit-recognition-USE-opencv-sklearn-and-python.html http://scikit-learn.org/ sóng / auto_examples / classifying /pl_d_ds_groupification.html Tôi muốn biết nếu có bất kỳ lợi ích (tên miền cụ thể) nào cho công …

8 svm  deep-learning  k-means  pattern-recognition  image-processing 

Tôi đã đọc những bình luận tuyệt vời về cách xử lý các giá trị bị thiếu trước khi áp dụng SVD, nhưng tôi muốn biết nó hoạt động như thế nào với một ví dụ đơn giản: Movie1 Movie2 Movie3 User1 5 4 User2 2 5 5 User3 3 …

8 r  missing-data  data-imputation  svd  sampling  matlab  mcmc  importance-sampling  predictive-models  prediction  algorithms  graphical-model  graph-theory  r  regression  regression-coefficients  r-squared  r  regression  modeling  confounding  residuals  fitting  glmm  zero-inflation  overdispersion  optimization  curve-fitting  regression  time-series  order-statistics  bayesian  prior  uninformative-prior  probability  discrete-data  kolmogorov-smirnov  r  data-visualization  histogram  dimensionality-reduction  classification  clustering  accuracy  semi-supervised  labeling  state-space-models  t-test  biostatistics  paired-comparisons  paired-data  bioinformatics  regression  logistic  multiple-regression  mixed-model  random-effects-model  neural-networks  error-propagation  numerical-integration  time-series  missing-data  data-imputation  probability  self-study  combinatorics  survival  cox-model  statistical-significance  wilcoxon-mann-whitney  hypothesis-testing  distributions  normal-distribution  variance  t-distribution  probability  simulation  random-walk  diffusion  hypothesis-testing  z-test  hypothesis-testing  data-transformation  lognormal  r  regression  agreement-statistics  classification  svm  mixed-model  non-independent  observational-study  goodness-of-fit  residuals  confirmatory-factor  neural-networks  deep-learning