Preguntas etiquetadas con libsvm

Actualmente estoy usando un SVM con un núcleo lineal para clasificar mis datos. No hay error en el conjunto de entrenamiento. Intenté varios valores para el parámetro ( 10 - 5 , … , 10 2 ). Esto no cambió el error en el conjunto de prueba.CCC10- 5, ... , …

134 machine-learning  svm  libsvm 

Estoy usando la herramienta libsvm ( http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/ ) para la clasificación de vectores de soporte. Sin embargo, estoy confundido sobre el formato de los datos de entrada. Desde el archivo Léame: El formato del archivo de datos de entrenamiento y prueba es: <label> <index1>:<value1> <index2>:<value2> ... . . . Cada …

31 machine-learning  svm  python  libsvm  c++ 

Cuando uso GAM, me da un DF residual de 26.626.626.6 (última línea en el código). Qué significa eso? Yendo más allá del ejemplo de GAM, en general, ¿puede el número de grados de libertad ser un número no entero? > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data …

27 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 

Estoy usando libsvm en modo C-SVC con un núcleo polinomial de grado 2 y estoy obligado a entrenar múltiples SVM. Cada conjunto de entrenamiento tiene 10 características y 5000 vectores. Durante el entrenamiento, recibo esta advertencia para la mayoría de los SVM que entreno: WARNING: reaching max number of iterations …

20 machine-learning  cross-validation  svm  regularization  libsvm 

Quiero intentar usar Support Vector Machines (SVM) en mi conjunto de datos. Sin embargo, antes de intentar el problema, me advirtieron que los SVM no funcionan bien en datos extremadamente desequilibrados. En mi caso, puedo tener tanto como 95-98% 0's y 2-5% 1's. Traté de encontrar recursos que hablaran sobre …

15 svm  libsvm  unbalanced-classes 

Estoy usando libsvm y noté que cada vez que llamo a svmtrain (), creo un nuevo modelo y parece que no hay opción para poner datos en un modelo existente. ¿Es esto posible hacer sin embargo? ¿No estoy viendo este aspecto en libsvm?

14 svm  libsvm 

Parece haber mucha confusión en la comparación de usar glmnetdentro caretpara buscar una lambda óptima y usar cv.glmnetpara hacer la misma tarea. Se plantearon muchas preguntas, por ejemplo: Modelo de clasificación train.glmnet vs. cv.glmnet? ¿Cuál es la forma correcta de usar glmnet con caret? Validación cruzada de `glmnet` usando` caret` …

14 r  caret  glmnet  machine-learning  neural-networks  maximum  softmax  probability  distributions  mathematical-statistics  random-variable  cdf  statistical-significance  variance  expected-value  ratio  sample-size  reliability  tolerance-interval  wilcoxon-signed-rank  self-study  variance  sampling  mean  machine-learning  svm  libsvm  self-study  sampling  ranks  data-visualization  histogram  machine-learning  classification  normal-distribution  mathematical-statistics  maximum-likelihood  mixture  predictive-models  prediction  seasonality 

Tengo un conjunto de datos con dos clases superpuestas, siete puntos en cada clase, los puntos están en un espacio bidimensional. En R, y estoy corriendo svmdesde el e1071paquete para construir un hiperplano de separación para estas clases. Estoy usando el siguiente comando: svm(x, y, scale = FALSE, type = …

13 r  machine-learning  svm  libsvm  e1071 

Quería entender mejor la prueba exacta del pescador, así que ideé el siguiente ejemplo de juguete, donde f y m corresponde a machos y hembras, y n e y corresponden a "consumo de refrescos" de esta manera: > soda_gender f m n 0 5 y 5 0 Obviamente, esta es …

12 fishers-exact  hypergeometric  clustering  supervised-learning  modeling  econometrics  r  regression  residuals  heteroscedasticity  independence  distributions  self-study  matlab  libsvm  self-study  conditional-probability  conditional-expectation  hypothesis-testing  self-study  multiple-comparisons  mode  statistical-significance  chi-squared  multiple-comparisons  maximum-likelihood  poisson-process  optimization  uncertainty  genetic-algorithms  bayesian  model-selection  overfitting  maximum-likelihood  optimization  approximation  r  prediction  model-evaluation  r  machine-learning  survival  neural-networks  cox-model  machine-learning  bayesian  bayesian-network  hierarchical-bayesian  pooling 

Actualmente estoy usando Scikit learn con el siguiente código: clf = svm.SVC(C=1.0, tol=1e-10, cache_size=600, kernel='rbf', gamma=0.0, class_weight='auto') y luego ajusta y predice un conjunto de datos con 7 etiquetas diferentes. Tengo una salida extraña. No importa qué técnica de validación cruzada use, la etiqueta predicha en el conjunto de validación …

10 svm  scikit-learn  libsvm  multi-class  optunity 

Estoy tratando de ajustar un modelo de tiempo discreto en R, pero no estoy seguro de cómo hacerlo. He leído que puede organizar la variable dependiente en diferentes filas, una para cada observación de tiempo, y usar la glmfunción con un enlace logit o cloglog. En este sentido, tengo tres …

10 r  survival  pca  sas  matlab  neural-networks  r  logistic  spatial  spatial-interaction-model  r  time-series  econometrics  var  statistical-significance  t-test  cross-validation  sample-size  r  regression  optimization  least-squares  constrained-regression  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-signed-rank  references  neural-networks  jags  bugs  hierarchical-bayesian  gaussian-mixture  r  regression  svm  predictive-models  libsvm  scikit-learn  probability  self-study  stata  sample-size  spss  wilcoxon-mann-whitney  survey  ordinal-data  likert  group-differences  r  regression  anova  mathematical-statistics  normal-distribution  random-generation  truncation  repeated-measures  variance  variability  distributions  random-generation  uniform  regression  r  generalized-linear-model  goodness-of-fit  data-visualization  r  time-series  arima  autoregressive  confidence-interval  r  time-series  arima  autocorrelation  seasonality  hypothesis-testing  bayesian  frequentist  uninformative-prior  correlation  matlab  cross-correlation 

Soy un principiante cuando se trata de soportar máquinas de vectores. ¿Existen algunas pautas que digan qué núcleo (por ejemplo, lineal, polinomial) es el más adecuado para un problema específico? En mi caso, tengo que clasificar las páginas web según si contienen información específica o no, es decir, tengo un …

9 classification  svm  model-selection  libsvm  kernel-trick 

Cuando se usa libsvm, el parámetro es un parámetro para la función del núcleo. Su valor predeterminado se configura como γ = 1γγ\gammaγ= 1Número de características.γ=1Número de características.\gamma = \frac{1}{\text{number of features.}} ¿Existe alguna guía teórica para configurar este parámetro además de los métodos existentes, por ejemplo, la búsqueda de …

9 machine-learning  svm  data-mining  libsvm  kernel-trick