Preguntas etiquetadas con svm

¿Cuál es la intuición detrás del hecho de que una SVM con un núcleo gaussiano tiene un espacio de características dimensionales infinito?

36 svm  feature-selection  kernel-trick 

Cómo demostrar que la función de base radial k(x,y)=exp(−||x−y||2)2σ2)k(x,y)=exp⁡(−||x−y||2)2σ2)k(x, y) = \exp(-\frac{||x-y||^2)}{2\sigma^2})es un núcleo? Por lo que yo entiendo, para probar esto tenemos que probar cualquiera de los siguientes: Para cualquier conjunto de vectores x1,x2,...,xnx1,x2,...,xnx_1, x_2, ..., x_n de la matriz K(x1,x2,...,xn)K(x1,x2,...,xn)K(x_1, x_2, ..., x_n) = (k(xi,xj))n×n(k(xi,xj))n×n(k(x_i, x_j))_{n \times n} …

35 svm  kernel-trick 

¿Alguien puede decirme qué significa la frase 'estudiante débil'? ¿Se supone que es una hipótesis débil? Estoy confundido acerca de la relación entre un alumno débil y un clasificador débil. ¿Ambos son iguales o hay alguna diferencia? En el algoritmo AdaBoost, T=10. ¿Qué se entiende por eso? ¿Por qué seleccionamos …

34 classification  svm  terminology  adaboost  pac-learning 

He visto que la gente ha puesto muchos esfuerzos en SVM y Kernels, y se ven bastante interesantes como iniciadores en Machine Learning. Pero si esperamos que casi siempre podamos encontrar una solución superior en términos de red neuronal (profunda), ¿cuál es el significado de probar otros métodos en esta …

33 machine-learning  svm  kernel-trick  supervised-learning 

Tengo un conjunto de datos de transmisión, los ejemplos están disponibles uno a la vez. Tendría que hacer una clasificación de clases múltiples en ellos. Tan pronto como introduje un ejemplo de capacitación en el proceso de aprendizaje, tengo que descartar el ejemplo. Al mismo tiempo, también estoy usando el …

33 machine-learning  svm  neural-networks 

Como todos saben, SVM puede usar el método del núcleo para proyectar puntos de datos en espacios más altos de modo que los puntos se puedan separar por un espacio lineal. Pero también podemos usar la regresión logística para elegir este límite en el espacio del núcleo, entonces, ¿cuáles son …

32 svm 

¿Cómo obtener una importancia variable (atributo) usando SVM?

32 machine-learning  feature-selection  svm 

Estoy usando SVM para la clasificación y estoy tratando de determinar los parámetros óptimos para los núcleos lineales y RBF. Para el núcleo lineal utilizo la selección de parámetros con validación cruzada para determinar C y para el núcleo RBF utilizo la búsqueda de cuadrícula para determinar C y gamma. …

32 classification  svm  kernel-trick 

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++ 

Estoy tratando de ponerme al día con R. Finalmente, quiero usar las bibliotecas R para hacer la clasificación de texto. Me preguntaba cuáles son las experiencias de las personas con respecto a la escalabilidad de R cuando se trata de hacer una clasificación de texto. Es probable que me encuentre …

30 r  machine-learning  svm  text-mining  random-forest 

Cada dimensión de mis características tiene un rango de valores diferente. Quiero saber si es esencial normalizar este conjunto de datos.

29 machine-learning  svm  random-forest  normalization 

Estoy un poco confundido con la diferencia entre un SVM y un perceptrón. Permítanme tratar de resumir mi comprensión aquí, y siéntanse libres de corregir dónde estoy equivocado y completar lo que me he perdido. El Perceptron no intenta optimizar la separación "distancia". Mientras encuentre un hiperplano que separe los …

29 machine-learning  svm  kernel-trick 

Cerrado. Esta pregunta está fuera de tema . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Actualice la pregunta para que esté en el tema de Cross Validated. Cerrado hace 2 años . Estoy usando caret para ejecutar un bosque aleatorio validado cruzado sobre un conjunto de datos. La …

29 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 

Aprendí que, cuando se trata de datos utilizando un enfoque basado en modelos, el primer paso es modelar el procedimiento de datos como un modelo estadístico. Luego, el siguiente paso es desarrollar un algoritmo de inferencia / aprendizaje eficiente / rápido basado en este modelo estadístico. ¿Entonces quiero preguntar qué …

28 machine-learning  svm  modeling 

Acabo de encontrar este artículo , que describe cómo calcular la repetibilidad (también conocida como confiabilidad, también conocida como correlación intraclase) de una medición a través del modelado de efectos mixtos. El código R sería: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = …

28 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