Pytania oznaczone «svm»

31
format danych libsvm [zamknięte]

Korzystam z narzędzia libsvm ( http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/ ) do klasyfikacji wektora wsparcia. Jestem jednak zdezorientowany co do formatu danych wejściowych. Z README: Format pliku danych szkoleniowych i testowych to: <label> <index1>:<value1>...

machine-learning svm python libsvm c++
29
Różnica między SVM a perceptronem

Jestem trochę zmieszany z różnicą między SVM a perceptronem. Pozwólcie, że spróbuję podsumować moje rozumienie tutaj i proszę o poprawienie tam, gdzie się mylę i uzupełnienie tego, co przegapiłem. Perceptron nie próbuje zoptymalizować „odległości” separacji. Tak długo, jak znajdzie...

machine-learning svm kernel-trick
29
R: Losowy las wyrzucający NaN / Inf w błędzie „wywołanie funkcji zagranicznej” pomimo braku NaN w zbiorze danych [zamknięte]

Zamknięte. To pytanie jest nie na temat . Obecnie nie przyjmuje odpowiedzi. Chcesz poprawić to pytanie? Zaktualizuj pytanie, aby było tematem dotyczącym weryfikacji krzyżowej. Zamknięte 2 lata temu . Używam karetki, aby uruchomić sprawdzony krzyżowo...

r random-forest caret regression prediction fitting social-science poisson-distribution distributions characteristic-function bayesian prior regression normal-distribution interaction nonparametric skewness svm standard-deviation standard-error regression-coefficients igraph natural-language word2vec word-embeddings regression machine-learning sampling r regression machine-learning random-forest ensemble sampling unbiased-estimator proof estimators mse probability conditional-probability bayes anova missing-data neural-networks recommender-system r confidence-interval sample multiple-imputation r time-series forecasting mase
28
Jaki jest model statystyczny za algorytmem SVM?

Nauczyłem się, że w przypadku danych przy użyciu podejścia modelowego pierwszym krokiem jest modelowanie procedury danych jako modelu statystycznego. Następnie kolejnym krokiem jest opracowanie wydajnego / szybkiego wnioskowania / algorytmu uczenia się w oparciu o ten model statystyczny. Chcę więc...

machine-learning svm modeling
28
Obliczanie powtarzalności efektów z modelu Lmer

Właśnie natknąłem się na ten artykuł , który opisuje, jak obliczyć powtarzalność (aka niezawodność, aka korelacja wewnątrzklasowa) pomiaru za pomocą modelowania efektów mieszanych. Kod R byłby następujący: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc =...

mixed-model reliability intraclass-correlation repeatability spss factor-analysis survey modeling cross-validation error curve-fitting mediation correlation clustering sampling machine-learning probability classification metric r project-management optimization svm python dataset quality-control checking clustering distributions anova factor-analysis exponential poisson-distribution generalized-linear-model deviance machine-learning k-nearest-neighbour r hypothesis-testing t-test r variance levenes-test bayesian software bayesian-network regression repeated-measures least-squares change-scores variance chi-squared variance nonlinear-regression regression-coefficients multiple-comparisons p-value r statistical-significance excel sampling sample r distributions interpretation goodness-of-fit normality-assumption probability self-study distributions references theory time-series clustering econometrics binomial hypothesis-testing variance t-test paired-comparisons statistical-significance ab-test r references hypothesis-testing t-test normality-assumption wilcoxon-mann-whitney central-limit-theorem t-test data-visualization interactive-visualization goodness-of-fit
27
Czy stopnie swobody mogą być liczbą niecałkowitą?

Kiedy korzystam z GAM, daje mi resztkowy DF (ostatni wiersz kodu). Co to znaczy? Wychodząc poza przykład GAM, ogólnie, czy liczba stopni swobody może być liczbą niecałkowitą?26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data =...

r degrees-of-freedom gam machine-learning pca lasso probability self-study bootstrap expected-value regression machine-learning linear-model probability simulation random-generation machine-learning distributions svm libsvm classification pca multivariate-analysis feature-selection archaeology r regression dataset simulation r regression time-series forecasting predictive-models r mean sem lavaan machine-learning regularization regression conv-neural-network convolution classification deep-learning conv-neural-network regression categorical-data econometrics r confirmatory-factor scale-invariance self-study unbiased-estimator mse regression residuals sampling random-variable sample probability random-variable convergence r survival weibull references autocorrelation hypothesis-testing distributions correlation regression statistical-significance regression-coefficients univariate categorical-data chi-squared regression machine-learning multiple-regression categorical-data linear-model pca factor-analysis factor-rotation classification scikit-learn logistic p-value regression panel-data multilevel-analysis variance bootstrap bias probability r distributions interquartile time-series hypothesis-testing normal-distribution normality-assumption kurtosis arima panel-data stata clustered-standard-errors machine-learning optimization lasso multivariate-analysis ancova machine-learning cross-validation
27
Różnica jąder w SVM?

Czy ktoś może mi powiedzieć różnicę między jądrami w SVM: Liniowy Wielomian Gaussowski (RBF) Sigmoid Ponieważ, jak wiemy, jądro służy do mapowania naszej przestrzeni wejściowej na przestrzeń cech o wysokiej wymiarowości. I w tej przestrzeni cech znajdujemy liniowo oddzielalną...

machine-learning svm pattern-recognition kernel-trick
26
One-vs-All i One-vs-One w svm?

Jaka jest różnica między klasyfikatorem SVM jeden na wszystkich a jednym na jednego? Czy jeden do wszystkich oznacza jednego klasyfikatora do klasyfikacji wszystkich typów / kategorii nowego obrazu, a jeden do jednego oznacza każdy typ / kategorię nowego obrazu klasyfikuje się za pomocą innego...

machine-learning classification svm
26
Obsługa maszyn wektorowych i regresji

Odbyła się już doskonała dyskusja na temat tego, w jaki sposób maszyny wektorów nośnych radzą sobie z klasyfikacją, ale jestem bardzo zdezorientowany, w jaki sposób maszyny wektorów nośnych uogólniają się na regresję. Czy ktoś chce mnie oświecić?

regression machine-learning svm
25
Jak działa intuicyjna obsługa regresji wektorowej?

Wszystkie przykłady SVM są związane z klasyfikacją. Nie rozumiem, w jaki sposób można użyć SVM do regresji (regressor wektora pomocniczego) w regresji. Z mojego zrozumienia, SVM maksymalizuje margines między dwiema klasami, aby znaleźć optymalną hiperpłaszczyznę. Jak mogłoby to działać w przypadku...

regression svm
24
Mapa funkcji dla jądra Gaussa

W SVM jądro Gaussa jest zdefiniowane jako: gdzie x, y \ in \ mathbb {R ^ n} . Nie znam jednoznacznego równania \ phi . Chcę wiedzieć.K(x,y)=exp(−∥x−y∥222σ2)=ϕ(x)Tϕ(y)K(x,y)=exp⁡(−‖x−y‖222σ2)=ϕ(x)Tϕ(y)K(x,y)=\exp\left({-\frac{\|x-y\|_2^2}{2\sigma^2}}\right)=\phi(x)^T\phi(y)x,y∈Rnx,y∈Rnx, y\in...

machine-learning svm kernel-trick
23
Jaka jest funkcja utraty twardej marży SVM?

max(0,1−yi(w⊺xi+b))max(0,1−yi(w⊺xi+b))\max(0,1-y_i(w^\intercal x_i+b))12∥w∥2+C∑imax(0,1−yi(w⊺xi+b))12‖w‖2+C∑imax(0,1−yi(w⊺xi+b)) \frac{1}{2}\|w\|^2+C\sum_i\max(0,1-y_i(w^\intercal x_i+b)) ∥w∥2‖w‖2\|w\|^2max(0,1−yi(w⊺xi+b))max(0,1−yi(w⊺xi+b))\max(0,1-y_i(w^\intercal x_i+b)) Jednak w przypadku SVM z...

svm loss-functions