Câu hỏi được gắn thẻ «svm»

1

Tập huấn luyện thưa thớt có ảnh hưởng xấu đến SVM không?

Tôi đang cố gắng phân loại tin nhắn thành các loại khác nhau bằng cách sử dụng một SVM. Tôi đã biên soạn một danh sách các từ / ký hiệu mong muốn từ tập huấn luyện. Đối với mỗi vectơ đại diện cho một thông báo, tôi đặt hàng …

12 classification  svm  sparse 

---

2

SVM, tương tác biến và dữ liệu đào tạo phù hợp

Tôi có 2 câu hỏi chung / lý thuyết. 1) Tôi tò mò về cách các SVM xử lý các tương tác biến khi xây dựng các mô hình dự đoán. Vd cải thiện khi bao gồm F1, f2 và h (F1, f2) trong các tính năng chỉ bao gồm …

12 machine-learning  predictive-models  svm  interaction 

---

2

SVM với quy mô nhóm không đồng đều trong dữ liệu đào tạo

Tôi đang cố gắng xây dựng một SVM từ dữ liệu đào tạo trong đó một nhóm được đại diện nhiều hơn nhóm kia. Tuy nhiên, các nhóm sẽ được đại diện như nhau trong dữ liệu thử nghiệm cuối cùng. Do đó, tôi muốn sử dụng class.weightstham số của …

12 r  machine-learning  svm 

---

3

Hiểu về hồi quy SVM: hàm mục tiêu và độ phẳng

Các SVM để phân loại có ý nghĩa trực quan với tôi: Tôi hiểu cách giảm thiểu ||θ||2||θ||2||\theta||^2 mang lại lợi nhuận tối đa. Tuy nhiên, tôi không hiểu mục tiêu đó trong bối cảnh hồi quy. Các văn bản khác nhau ( ở đây và ở đây ) mô …

12 regression  svm 

---

2

Thuật toán học máy cho dữ liệu bảng

Trong câu hỏi này - Có phương pháp nào để xây dựng cây quyết định có tính đến các yếu tố dự đoán có cấu trúc / phân cấp / đa cấp không? - họ đề cập đến một phương pháp dữ liệu bảng cho cây. Có phương pháp dữ …

12 r  machine-learning  svm  panel-data  cart 

---

1

Một tìm kiếm lưới SVM có nên hiển thị vùng có độ chính xác cao với độ chính xác thấp xung quanh không?

Tôi có 12 bộ huấn luyện tích cực (tế bào ung thư được điều trị bằng thuốc với mỗi 12 cơ chế hoạt động khác nhau). Đối với mỗi bộ đào tạo tích cực này, tôi muốn đào tạo một máy vectơ hỗ trợ để phân biệt nó với một …

12 svm 

---

2

Tối ưu hóa máy Vector hỗ trợ với lập trình bậc hai

Tôi đang cố gắng để hiểu quá trình đào tạo một máy vectơ hỗ trợ tuyến tính . Tôi nhận ra rằng các thuộc tính của SMV cho phép chúng được tối ưu hóa nhanh hơn nhiều so với sử dụng bộ giải lập trình bậc hai, nhưng với mục …

12 r  svm  optimization 

---

2

Tại sao CNNs kết luận với các lớp FC?

Theo hiểu biết của tôi, CNN bao gồm hai phần. Phần đầu tiên (các lớp đối lưu / nhóm) thực hiện trích xuất tính năng và phần thứ hai (các lớp fc) thực hiện phân loại từ các tính năng. Vì các mạng thần kinh được kết nối đầy đủ …

11 neural-networks  svm  random-forest  conv-neural-network 

---

1

Giới hạn tổng quát về SVM

Tôi quan tâm đến kết quả lý thuyết về khả năng khái quát hóa của Máy vectơ hỗ trợ, ví dụ như giới hạn về xác suất lỗi phân loại và về kích thước của LinkedInnik-Chervonenkis (VC) của các máy này. Tuy nhiên, đọc qua các tài liệu tôi đã …

11 machine-learning  svm  vc-dimension 

---

2

Sử dụng hệ số tương quan của Pearson làm mục tiêu tối ưu hóa trong học máy

Trong học máy (đối với các vấn đề hồi quy), tôi thường thấy lỗi bình phương trung bình (MSE) hoặc lỗi trung bình tuyệt đối (MAE) được sử dụng làm hàm lỗi để giảm thiểu (cộng với thuật ngữ chính quy). Tôi tự hỏi nếu có những tình huống sử …

11 regression  machine-learning  svm  optimization  deep-learning 

---

1

Support Vector Regression khác biệt như thế nào so với SVM?

Tôi biết những điều cơ bản về SVM và SVR, nhưng tôi vẫn không hiểu làm thế nào vấn đề tìm một siêu phẳng tối đa hóa lề phù hợp với SVR. Thứ hai, tôi đọc một cái gì đó về sử dụng như lề của sự khoan dung trong …

11 regression  machine-learning  svm 

---

3

Tại sao thuật ngữ sai lệch trong SVM được ước tính riêng, thay vì một thứ nguyên phụ trong vectơ đặc trưng?

Siêu phẳng tối ưu trong SVM được định nghĩa là: w⋅x+b=0,w⋅x+b=0,\mathbf w \cdot \mathbf x+b=0, trong đó đại diện cho ngưỡng. Nếu chúng ta có một số ánh xạ \ mathbf \ phi ánh xạ không gian đầu vào sang một số không gian Z , chúng ta có thể …

11 svm  threshold 

---

2

Sử dụng Adaboost với SVM để phân loại

Tôi biết rằng Adaboost cố gắng tạo một bộ phân loại mạnh bằng cách sử dụng kết hợp tuyến tính của một bộ phân loại yếu. Tuy nhiên, tôi đã đọc một số bài báo cho thấy Adaboost và SVM hoạt động hài hòa (mặc dù SVM là một phân …

11 classification  svm  references  boosting 

---

1

Giảm số cấp của biến dự báo phân loại không có thứ tự

Tôi muốn đào tạo một trình phân loại, nói SVM, hoặc rừng ngẫu nhiên hoặc bất kỳ trình phân loại nào khác. Một trong những tính năng trong bộ dữ liệu là một biến phân loại với 1000 cấp độ. Cách tốt nhất để giảm số lượng các cấp trong …

11 classification  svm  random-forest  many-categories 

---

1

Tại sao nó sai khi giải thích SVM là xác suất phân loại?

Sự hiểu biết của tôi về SVM là nó rất giống với hồi quy logistic (LR), tức là một tổng số các tính năng được truyền cho hàm sigmoid để có xác suất thuộc về một lớp, nhưng thay vì mất entropy chéo (logistic) chức năng, đào tạo được thực …

11 machine-learning  logistic  svm 

---