Câu hỏi được gắn thẻ «svm»

Với các vectơ hỗ trợ của một SVM tuyến tính, làm thế nào tôi có thể tính toán phương trình của ranh giới quyết định?

19 machine-learning  svm 

Để sử dụng SVM hoặc Mạng thần kinh, nó cần chuyển đổi (mã hóa) các biến phân loại thành các biến số, phương pháp bình thường trong trường hợp này là sử dụng các giá trị nhị phân 0-1 với giá trị phân loại thứ k được chuyển đổi thành …

19 machine-learning  neural-networks  categorical-data  svm  categorical-encoding 

Chỉnh sửa cuối cùng với tất cả các tài nguyên được cập nhật: Đối với một dự án, tôi đang áp dụng các thuật toán học máy để phân loại. Thách thức: Khá hạn chế dữ liệu được dán nhãn và dữ liệu chưa được gắn nhãn nhiều hơn. Bàn …

19 machine-learning  classification  software  svm  text-mining 

Tôi có một không gian gồm 35 kích thước (thuộc tính). Vấn đề phân tích của tôi là một phân loại đơn giản. Trong số 35 thứ nguyên, hơn 25 thứ nguyên được phân loại và mỗi thuộc tính có hơn 50 loại giá trị. Trong kịch bản đó, việc …

18 categorical-data  svm 

Tôi cần phân loại URL thành các danh mục. Giả sử tôi có 15 danh mục mà tôi dự định không sử dụng mỗi URL. Là một phân loại 15 cách tốt hơn? Nơi tôi có 15 nhãn và tạo các tính năng cho mỗi điểm dữ liệu. Hoặc xây …

18 machine-learning  classification  categorical-data  svm  feature-selection 

Bất cứ ai có thể giải thích cho tôi những lợi thế và bất lợi của phân loại SVM phân biệt nó với các phân loại khác?

18 machine-learning  svm 

Năm ngoái tại NIPS 2017 Ali Rahimi và Ben Recht đã giành được giải thưởng về thời gian cho bài báo "Tính năng ngẫu nhiên cho máy hạt nhân quy mô lớn" nơi họ giới thiệu các tính năng ngẫu nhiên, sau đó được mã hóa thành thuật toán bồn …

18 machine-learning  svm  gaussian-process  approximation 

Định nghĩa của "không gian tính năng" là gì? Ví dụ: Khi đọc về các SVM, tôi đọc về "ánh xạ tới không gian đặc trưng". Khi đọc về GIỎ HÀNG, tôi đọc về "phân vùng theo không gian đặc trưng". Tôi hiểu những gì đang xảy ra, đặc biệt …

18 machine-learning  svm  feature-selection  cart  feature-construction 

Đưa ra là 6 ranh giới quyết định dưới đây. Ranh giới quyết định là dòng violett. Dấu chấm và dấu chéo là hai bộ dữ liệu khác nhau. Chúng ta phải quyết định cái nào là: SVM tuyến tính Hạt nhân SVM (Hạt nhân đa thức bậc 2) Perceptionron …

17 machine-learning  self-study  classification  neural-networks  svm 

Trong một vấn đề phân loại văn bản nhỏ mà tôi đang xem xét, Naive Bayes đã thể hiện một hiệu suất tương tự hoặc lớn hơn một SVM và tôi đã rất bối rối. Tôi đã tự hỏi những yếu tố nào quyết định chiến thắng của một thuật …

17 machine-learning  classification  svm  naive-bayes 

Làm thế nào tôi có thể hiểu hạt nhân RBF trong SVM làm gì? Ý tôi là tôi hiểu các phép toán, nhưng có cách nào để có cảm giác khi hạt nhân này sẽ hữu ích không? Kết quả từ kNN có liên quan đến SVM / RBF do …

17 svm  kernel-trick 

Tôi đang sử dụng các mô hình SVM để dự báo ngắn hạn các chất gây ô nhiễm không khí. Để đào tạo một mô hình mới, tôi cần tìm các siêu dữ liệu phù hợp cho một mô hình SVM (ý tôi là C, gamma, v.v.). Tài liệu Libsvm …

17 cross-validation  svm 

Tôi biết rằng SVM là một phân loại nhị phân. Tôi muốn mở rộng nó sang SVM nhiều lớp. Đó là cách tốt nhất và có thể là cách dễ nhất để thực hiện nó? mã: trong MATLAB u=unique(TrainLabel); N=length(u); if(N>2) itr=1; classes=0; while((classes~=1)&&(itr<=length(u))) c1=(TrainLabel==u(itr)); newClass=double(c1); tst = double((TestLabel == …

17 machine-learning  matlab  svm  multi-class 

Tôi đang làm việc với nhiều thuật toán: RandomForest, ReasonTrees, NaiveBayes, SVM (kernel = linear và rbf), KNN, LDA và XGBoost. Tất cả đều khá nhanh ngoại trừ SVM. Đó là khi tôi biết rằng nó cần tính năng mở rộng để hoạt động nhanh hơn. Sau đó, tôi bắt …

17 machine-learning  svm  random-forest  naive-bayes  xgboost 

Tôi hiểu rằng các SVM một lớp (OSVM) đã được đề xuất khi không có dữ liệu âm trong đầu và họ tìm cách tìm ranh giới quyết định tách biệt một tập hợp dương và một số điểm neo âm, nói nguồn gốc. Một công việc vào năm 2011 …

16 machine-learning  svm