Câu hỏi được gắn thẻ «svm»

Tôi có một bộ dữ liệu kiểm tra mất cân bằng cao. Tập hợp tích cực bao gồm 100 trường hợp trong khi tập hợp âm bao gồm 1500 trường hợp. Về mặt đào tạo, tôi có một nhóm ứng viên lớn hơn: bộ đào tạo tích cực có 1200 …

16 machine-learning  classification  data-mining  svm  bioinformatics 

Vì vậy, tôi là người mới trong lĩnh vực ML và tôi cố gắng thực hiện một số phân loại. Mục tiêu của tôi là dự đoán kết quả của một sự kiện thể thao. Tôi đã thu thập một số dữ liệu lịch sử và bây giờ cố gắng …

16 classification  svm  feature-selection  random-forest 

Tôi đã có bộ dữ liệu gồm 120 mẫu trong cài đặt xác thực chéo 10 lần. Hiện tại, tôi chọn dữ liệu huấn luyện của lần đầu tiên và thực hiện xác nhận chéo 5 lần trên đó để chọn các giá trị của gamma và C bằng cách …

16 machine-learning  classification  cross-validation  svm 

Thêm một câu hỏi chung. Tôi đang chạy một SVM rbf cho mô hình dự đoán. Tôi nghĩ rằng chương trình hiện tại của tôi chắc chắn cần một chút tăng tốc. Tôi sử dụng scikit learn với tìm kiếm từ lưới thô đến mịn + xác thực chéo. Mỗi …

16 machine-learning  svm  predictive-models  scikit-learn  kernel-trick 

Tôi muốn thử sử dụng Support Vector Machines (SVM) trên tập dữ liệu của mình. Trước khi tôi thử vấn đề, tôi đã được cảnh báo rằng các SVM không hoạt động tốt trên dữ liệu cực kỳ mất cân bằng. Trong trường hợp của tôi, tôi có thể có …

15 svm  libsvm  unbalanced-classes 

Các thử nghiệm hoán vị (còn gọi là thử nghiệm ngẫu nhiên, thử nghiệm ngẫu nhiên lại hoặc thử nghiệm chính xác) rất hữu ích và có ích khi giả định phân phối bình thường theo yêu cầu, t-testkhông được đáp ứng và khi chuyển đổi các giá trị theo …

15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 

Vì vậy, tôi đã chơi xung quanh với các SVM và tôi tự hỏi liệu đây có phải là một điều tốt để làm không: Tôi có một bộ các tính năng liên tục (0 đến 1) và một bộ các tính năng phân loại mà tôi đã chuyển đổi …

15 categorical-data  svm  feature-selection  linear-model  feature-construction 

Khi thực hiện phân loại SVM tuyến tính, thường hữu ích khi bình thường hóa dữ liệu huấn luyện, ví dụ bằng cách trừ giá trị trung bình và chia cho độ lệch chuẩn và sau đó chia tỷ lệ dữ liệu thử nghiệm với độ lệch chuẩn và trung …

15 machine-learning  svm  standardization 

Những nơi tôi đã đọc về lời nguyền chiều giải thích nó kết hợp với kNN là chủ yếu và các mô hình tuyến tính nói chung. Tôi thường xuyên thấy những người xếp hạng hàng đầu trong Kaggle sử dụng hàng ngàn tính năng trên bộ dữ liệu hầu …

15 neural-networks  svm  k-means  k-nearest-neighbour  high-dimensional 

Trong dự án của tôi, tôi muốn tạo một mô hình hồi quy logistic để dự đoán phân loại nhị phân (1 hoặc 0). Tôi có 15 biến, 2 trong số đó là phân loại, trong khi phần còn lại là hỗn hợp của các biến liên tục và rời …

14 machine-learning  logistic  classification  svm  separation 

Tại sao chúng được gọi là "máy móc"? Có nguồn gốc từ "máy" được sử dụng trong ngữ cảnh này không? (Giống như tên "lập trình tuyến tính" có thể gây nhầm lẫn nhưng chúng tôi biết tại sao nó được gọi là "lập trình.")

14 svm  terminology  rbm  etymology 

Tôi đang cố gắng để hiểu được trực giác đằng sau kernel SVM. Bây giờ, tôi hiểu cách thức hoạt động của SVM tuyến tính, theo đó một dòng quyết định được thực hiện để phân chia dữ liệu tốt nhất có thể. Tôi cũng hiểu nguyên tắc đằng sau …

14 machine-learning  svm  kernel-trick 

Mất bản lề có thể được xác định bằng và mất bản ghi có thể được định nghĩa làtối đa ( 0 , 1 - yTôiwTxTôi)tối đa(0,1-yTôiwTxTôi)\text{max}(0, 1-y_i\mathbf{w}^T\mathbf{x}_i)đăng nhập ( 1 + điểm kinh nghiệm( - yTôiwTxTôi) )đăng nhập(1+điểm kinh nghiệm⁡(-yTôiwTxTôi))\text{log}(1 + \exp(-y_i\mathbf{w}^T\mathbf{x}_i)) Tôi có những câu hỏi sau: Có …

14 machine-learning  svm  loss-functions  computer-vision 

Tôi biết rằng hồi quy logistic tìm thấy một siêu phẳng ngăn cách các mẫu đào tạo. Tôi cũng biết rằng các máy vectơ hỗ trợ tìm thấy siêu phẳng với lề tối đa. Câu hỏi của tôi: sự khác biệt giữa hồi quy logistic (LR) và máy vectơ hỗ …

14 machine-learning  classification  svm  data-mining 

SVM có xử lý dữ liệu không cân bằng không? Có bất kỳ tham số nào (như C, hoặc chi phí phân loại sai) xử lý bộ dữ liệu không cân bằng không?

14 machine-learning  svm  unbalanced-classes