Preguntas etiquetadas con svm

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 

¿Cómo funciona una máquina de vectores de soporte (SVM) de trabajo, y lo que lo diferencia de otros clasificadores lineales, como el perceptrón lineal , análisis discriminante lineal o regresión logística ? * * (* Estoy pensando en términos de las motivaciones subyacentes para el algoritmo, las estrategias de optimización, …

109 machine-learning  classification  svm  statistical-learning 

Muchos clasificadores de aprendizaje automático (por ejemplo, máquinas de vectores de soporte) permiten especificar un núcleo. ¿Cuál sería una forma intuitiva de explicar qué es un núcleo? Un aspecto en el que he estado pensando es la distinción entre núcleos lineales y no lineales. En términos simples, podría hablar de …

97 machine-learning  svm  references  kernel-trick  intuition 

Al usar SVM, debemos seleccionar un núcleo. Me pregunto cómo seleccionar un núcleo. ¿Algún criterio para la selección del núcleo?

96 machine-learning  svm  kernel-trick 

Estoy empezando a incursionar con el uso de glmnetla LASSO regresión donde mi resultado de interés es dicotómica. He creado un pequeño marco de datos simulados a continuación: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) …

78 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 

Entiendo los conceptos básicos de cuál es el objetivo de Support Vector Machines en términos de clasificar un conjunto de entrada en varias clases diferentes, pero lo que no entiendo son algunos de los detalles esenciales. Para empezar, estoy un poco confundido por el uso de Slack Variables. ¿Cuál es …

76 machine-learning  classification  svm 

Estaba leyendo sobre kernel PCA ( 1 , 2 , 3 ) con núcleos gaussianos y polinomiales. ¿Cómo separa el núcleo gaussiano aparentemente cualquier tipo de datos no lineales excepcionalmente bien? Realice un análisis intuitivo, así como uno matemáticamente involucrado si es posible. ¿Cuál es una propiedad del núcleo gaussiano …

67 machine-learning  pca  svm  kernel-trick 

Muchos autores de artículos que leí afirman que las SVM son una técnica superior para enfrentar su problema de regresión / clasificación, conscientes de que no podrían obtener resultados similares a través de las NN. A menudo, la comparación establece que SVM, en lugar de NN, Tener una fuerte teoría …

52 machine-learning  svm  neural-networks 

Dados los puntos de datos y las etiquetas , el problema primario del margen duro SVM esx1,…,xn∈Rdx1,…,xn∈Rdx_1, \ldots, x_n \in \mathbb{R}^dy1,…,yn∈{−1,1}y1,…,yn∈{−1,1}y_1, \ldots, y_n \in \left \{-1, 1 \right\} minimizew,w012wTwminimizew,w012wTw \text{minimize}_{w, w_0} \quad \frac{1}{2} w^T w s.t.∀i:yi(wTxi+w0)≥1s.t.∀i:yi(wTxi+w0)≥1 \text{s.t.} \quad \forall i: y_i (w^T x_i + w_0) \ge 1 que es un …

50 svm 

En los últimos años, las redes neuronales convolucionales (CNN) se han convertido en el estado del arte para el reconocimiento de objetos en la visión por computadora. Por lo general, una CNN consta de varias capas convolucionales, seguidas de dos capas completamente conectadas. Una intuición detrás de esto es que …

46 machine-learning  neural-networks  svm  deep-learning  conv-neural-network 

Gradient Descent tiene el problema de quedarse atascado en los mínimos locales. Necesitamos correr tiempos exponenciales de descenso de gradiente para encontrar mínimos globales. ¿Alguien puede decirme acerca de las alternativas de descenso de gradiente que se aplican en el aprendizaje de redes neuronales, junto con sus pros y sus …

46 machine-learning  svm  neural-networks 

Cuando se utiliza la máquina de vectores de soporte, ¿existen pautas para elegir un núcleo lineal frente a un núcleo no lineal, como RBF? Una vez escuché que el kernel no lineal tiende a no funcionar bien una vez que el número de características es grande. ¿Hay alguna referencia sobre …

45 machine-learning  classification  svm  references  kernel-trick 

Estoy tratando de interpretar los pesos variables dados ajustando un SVM lineal. (Estoy usando scikit-learn ): from sklearn import svm svm = svm.SVC(kernel='linear') svm.fit(features, labels) svm.coef_ No puedo encontrar nada en la documentación que indique específicamente cómo se calculan o interpretan estos pesos. ¿El signo del peso tiene algo que …

42 svm  feature-selection  python  scikit-learn 

¿Alguien puede darme alguna intuición sobre cuándo elegir SVM o LR? Quiero entender la intuición detrás de cuál es la diferencia entre los criterios de optimización para aprender el hiperplano de los dos, donde los objetivos respectivos son los siguientes: SVM: intente maximizar el margen entre los vectores de soporte …

37 regression  logistic  svm  optimization 

Mi conjunto de datos es pequeño (120 muestras), sin embargo, el número de características es grande varía de (1000-200,000). Aunque estoy haciendo una selección de características para elegir un subconjunto de características, aún podría sobreajustar. Mi primera pregunta es, ¿cómo maneja SVM el sobreajuste, si es que lo hace? En …

37 classification  svm