Preguntas etiquetadas con svm

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 

¿Puede alguien decirme la diferencia entre los núcleos en SVM: Lineal Polinomio Gaussiano (RBF) Sigmoideo Porque, como sabemos, ese kernel se utiliza para asignar nuestro espacio de entrada al espacio de características de alta dimensionalidad. Y en ese espacio de características, encontramos el límite linealmente separable. ¿Cuándo se usan (bajo …

27 machine-learning  svm  pattern-recognition  kernel-trick 

Digamos que tenemos un clasificador SVM, ¿cómo generamos la curva ROC? (Como teóricamente) (porque estamos generando TPR y FPR con cada uno de los umbrales). ¿Y cómo determinamos el umbral óptimo para este clasificador SVM?

27 machine-learning  svm 

¿Cuál es la diferencia entre un clasificador SVM uno contra uno y uno contra uno? ¿One-vs-all significa un clasificador para clasificar todos los tipos / categorías de la nueva imagen y one-vs-one significa que cada tipo / categoría de nueva imagen clasifica con un clasificador diferente (cada categoría es manejada …

26 machine-learning  classification  svm 

Ya ha habido una excelente discusión sobre cómo las máquinas de vectores de soporte manejan la clasificación, pero estoy muy confundido acerca de cómo las máquinas de vectores de soporte generalizan a la regresión. ¿Alguien me puede explicar?

26 regression  machine-learning  svm 

Cerrada . Esta pregunta está basada en la opinión . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Actualice la pregunta para que pueda ser respondida con hechos y citas editando esta publicación . Cerrado hace 2 años . Problema fundamental con el aprendizaje profundo y las redes neuronales …

25 machine-learning  neural-networks  svm  deep-learning 

Todos los ejemplos de SVM están relacionados con la clasificación. No entiendo cómo podría usarse un SVM para regresión (regresor de vectores de soporte) en la regresión. Según tengo entendido, un SVM maximiza el margen entre dos clases para encontrar el hiperplano óptimo. ¿Cómo funcionaría esto en un problema de …

25 regression  svm 

x,y∈RnϕK(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 \mathbb{R^n}ϕϕ\phi También quiero saber si ∑iciϕ(xi)=ϕ(∑icixi)∑iciϕ(xi)=ϕ(∑icixi)\sum_ic_i\phi(x_i)=\phi \left(\sum_ic_ix_i \right) donde ci∈Rci∈Rc_i\in \mathbb R . Ahora, creo que no es igual, porque el uso de un núcleo maneja la situación en la que el clasificador lineal no funciona. Sé que ϕϕ\phi proyecta x en un espacio infinito. Entonces, si sigue …

24 machine-learning  svm  kernel-trick 

Estoy investigando algunas técnicas de optimización para el aprendizaje automático, pero me sorprende descubrir que un gran número de algoritmos de optimización se definen en términos de otros problemas de optimización. Ilustramos algunos ejemplos a continuación. Por ejemplo https://arxiv.org/pdf/1511.05133v1.pdf Todo se ve bien y bien, pero luego está este en …

23 machine-learning  svm  optimization 

La gente dice que el margen suave SVM utiliza la función de pérdida de bisagra: . Sin embargo, la función objetivo real que SVM de margen blando intenta minimizar es \ frac {1} {2} \ | w \ | ^ 2 + C \ sum_i \ max (0,1-y_i (w ^ …

23 svm  loss-functions 

¿Alguien ha intentado la predicción de series de tiempo utilizando la regresión de vectores de soporte? Entiendo las máquinas de vectores de soporte y entiendo parcialmente la regresión de vectores de soporte, pero no entiendo cómo se pueden usar para modelar series de tiempo, especialmente series de tiempo multivariadas. He …

22 time-series  machine-learning  svm 

¿Por qué las personas usan técnicas de programación cuadrática (como SMO) cuando se trata de SVM kernelized? ¿Qué hay de malo en el descenso de gradiente? ¿Es imposible de usar con los núcleos o es demasiado lento (y por qué?). Aquí hay un poco más de contexto: tratando de entender …

21 svm  kernel-trick  gradient-descent 

Los datos tienen muchas características (por ejemplo, 100) y el número de instancias es como 100,000. Los datos son escasos. Quiero ajustar los datos usando regresión logística o svm. ¿Cómo sé si las características son lineales o no lineales para poder usar el truco del núcleo si no es lineal?

21 machine-learning  logistic  svm  data-mining 

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 

Estoy trabajando en la clasificación de la etapa del sueño. Leí algunos artículos de investigación sobre este tema, muchos de ellos usaron SVM o método de conjunto. ¿Es una buena idea usar una red neuronal convolucional para clasificar la señal EEG unidimensional? Soy nuevo en este tipo de trabajo. Disculpe …

20 neural-networks  svm  conv-neural-network  signal-processing