Preguntas etiquetadas con svm

Support Vector Machine se refiere a "un conjunto de métodos de aprendizaje supervisados ​​relacionados que analizan datos y reconocen patrones, utilizados para el análisis de clasificación y regresión".



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¿Cómo se aplica adecuadamente la validación cruzada en el contexto de la selección de parámetros de aprendizaje para máquinas de vectores de soporte?
El maravilloso paquete libsvm proporciona una interfaz python y un archivo "easy.py" que busca automáticamente los parámetros de aprendizaje (costo y gamma) que maximizan la precisión del clasificador. Dentro de un conjunto determinado de parámetros de aprendizaje, la precisión se operacionaliza mediante validación cruzada, pero creo que esto socava el …

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Calcular curva ROC para datos
Entonces, tengo 16 ensayos en los que estoy tratando de autenticar a una persona de un rasgo biométrico usando Hamming Distance. Mi umbral está establecido en 3.5. Mis datos están a continuación y solo la prueba 1 es un verdadero positivo: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 …
9 mathematical-statistics  roc  classification  cross-validation  pac-learning  r  anova  survival  hazard  machine-learning  data-mining  hypothesis-testing  regression  random-variable  non-independent  normal-distribution  approximation  central-limit-theorem  interpolation  splines  distributions  kernel-smoothing  r  data-visualization  ggplot2  distributions  binomial  random-variable  poisson-distribution  simulation  kalman-filter  regression  lasso  regularization  lme4-nlme  model-selection  aic  r  mcmc  dlm  particle-filter  r  panel-data  multilevel-analysis  model-selection  entropy  graphical-model  r  distributions  quantiles  qq-plot  svm  matlab  regression  lasso  regularization  entropy  inference  r  distributions  dataset  algorithms  matrix-decomposition  regression  modeling  interaction  regularization  expected-value  exponential  gamma-distribution  mcmc  gibbs  probability  self-study  normality-assumption  naive-bayes  bayes-optimal-classifier  standard-deviation  classification  optimization  control-chart  engineering-statistics  regression  lasso  regularization  regression  references  lasso  regularization  elastic-net  r  distributions  aggregation  clustering  algorithms  regression  correlation  modeling  distributions  time-series  standard-deviation  goodness-of-fit  hypothesis-testing  statistical-significance  sample  binary-data  estimation  random-variable  interpolation  distributions  probability  chi-squared  predictor  outliers  regression  modeling  interaction 




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¿Por qué svm no es tan bueno como el árbol de decisión en los mismos datos?
Soy nuevo en el aprendizaje automático y trato de usar scikit-learn (sklearn) para tratar un problema de clasificación. Tanto DecisionTree como SVM pueden entrenar a un clasificador para este problema. Utilizo sklearn.ensemble.RandomForestClassifiery sklearn.svm.SVCpara ajustar los mismos datos de entrenamiento (alrededor de 500,000 entradas con 50 funciones por entrada). El RandomForestClassifier …


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Navaja de Occam obsoleta?
Vi los libros de Vapnik sobre aprendizaje estadístico ... Leí los primeros capítulos. De todos modos, lo que más me sorprendió fue que pensó que la navaja de afeitar de Occam era obsoleta. Pensé que estaba relacionado con la situación en la que asumir una dimensión más alta mejora significativamente …


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¿Las máquinas de vectores de soporte (SVM) son el límite de temperatura cero de la regresión logística?
Recientemente tuve una discusión rápida con un amigo experto que mencionó que las SVM son el límite de temperatura cero de la regresión logística. La justificación involucraba politopos marginales y dualidad fenchel. No pude seguir. ¿Es cierta esta afirmación sobre que las SVM son el límite de temperatura cero de …


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Beneficios de SVM como herramienta para el reconocimiento de dígitos
Soy bastante nuevo en el reconocimiento de dígitos, y he notado que muchos tutoriales usan la clasificación SVM, por ejemplo: http://hanzratech.in/2015/02/24/handwritten-digit-recognition-using-opencv-sklearn-and-python.html http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/classification/plot_digits_classification.html Me gustaría saber si hay algún beneficio (específico del dominio) para esa herramienta, en comparación con, por ejemplo, Redes neuronales de aprendizaje profundo Clasificación basada en k-means Gracias …

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Cómo realizar SVD para imputar valores perdidos, un ejemplo concreto
He leído los excelentes comentarios sobre cómo lidiar con los valores perdidos antes de aplicar SVD, pero me gustaría saber cómo funciona con un ejemplo simple: Movie1 Movie2 Movie3 User1 5 4 User2 2 5 5 User3 3 4 User4 1 5 User5 5 1 5 Dada la matriz anterior, …
8 r  missing-data  data-imputation  svd  sampling  matlab  mcmc  importance-sampling  predictive-models  prediction  algorithms  graphical-model  graph-theory  r  regression  regression-coefficients  r-squared  r  regression  modeling  confounding  residuals  fitting  glmm  zero-inflation  overdispersion  optimization  curve-fitting  regression  time-series  order-statistics  bayesian  prior  uninformative-prior  probability  discrete-data  kolmogorov-smirnov  r  data-visualization  histogram  dimensionality-reduction  classification  clustering  accuracy  semi-supervised  labeling  state-space-models  t-test  biostatistics  paired-comparisons  paired-data  bioinformatics  regression  logistic  multiple-regression  mixed-model  random-effects-model  neural-networks  error-propagation  numerical-integration  time-series  missing-data  data-imputation  probability  self-study  combinatorics  survival  cox-model  statistical-significance  wilcoxon-mann-whitney  hypothesis-testing  distributions  normal-distribution  variance  t-distribution  probability  simulation  random-walk  diffusion  hypothesis-testing  z-test  hypothesis-testing  data-transformation  lognormal  r  regression  agreement-statistics  classification  svm  mixed-model  non-independent  observational-study  goodness-of-fit  residuals  confirmatory-factor  neural-networks  deep-learning 

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