Preguntas etiquetadas con svm

Dados los vectores de soporte de un SVM lineal, ¿cómo puedo calcular la ecuación del límite de decisión?

19 machine-learning  svm 

Para usar SVM o red neuronal, necesita transformar (codificar) variables categóricas en variables numéricas, el método normal en este caso es usar valores binarios 0-1 con el k-ésimo valor categórico transformado para ser (0,0, .. ., 1,0, ... 0) (1 está en la posición k-ésima). ¿Hay otros métodos para hacer …

19 machine-learning  neural-networks  categorical-data  svm  categorical-encoding 

Edición final con todos los recursos actualizados: Para un proyecto, estoy aplicando algoritmos de aprendizaje automático para la clasificación. Reto: datos etiquetados bastante limitados y muchos más datos sin etiquetar. Metas: Aplicar clasificación semi-supervisada Aplicar un proceso de etiquetado semi-supervisado de alguna manera (conocido como aprendizaje activo) He encontrado mucha …

19 machine-learning  classification  software  svm  text-mining 

¿Cuál es la definición de "espacio de características"? Por ejemplo, al leer sobre SVM, leí sobre "mapeo al espacio de características". Cuando leí sobre CART, leí sobre "particionamiento en espacio de características". Entiendo lo que está sucediendo, especialmente para CART, pero creo que hay alguna definición que me he perdido. …

19 machine-learning  svm  feature-selection  cart  feature-construction 

Tengo un espacio de 35 dimensiones (atributos). Mi problema analítico es simple de clasificación. De las 35 dimensiones, más de 25 son categóricas y cada atributo toma más de 50 tipos de valores. En ese escenario, la introducción de una variable ficticia tampoco funcionará para mí. ¿Cómo puedo ejecutar un …

18 categorical-data  svm 

Necesito clasificar las URL en categorías. Digamos que tengo 15 categorías en las que planeo poner cero a cada URL. ¿Es mejor un clasificador de 15 vías? Donde tengo 15 etiquetas y genero características para cada punto de datos. O construyendo 15 clasificadores binarios, diga: Película o No película, y …

18 machine-learning  classification  categorical-data  svm  feature-selection 

¿Alguien puede explicarme las ventajas y desventajas de la clasificación SVM que la distingue de otros clasificadores?

18 machine-learning  svm 

Sé que el SVM es un clasificador binario. Me gustaría extenderlo a SVM multiclase. ¿Cuál es la mejor y quizás la forma más fácil de realizarlo? código: en MATLAB u=unique(TrainLabel); N=length(u); if(N>2) itr=1; classes=0; while((classes~=1)&&(itr<=length(u))) c1=(TrainLabel==u(itr)); newClass=double(c1); tst = double((TestLabel == itr)); model = svmtrain(newClass, TrainVec, '-c 1 -g 0.00154'); …

18 machine-learning  matlab  svm  multi-class 

El año pasado, en NIPS 2017, Ali Rahimi y Ben Recht ganaron el premio de la prueba del tiempo por su trabajo "Características aleatorias para máquinas de grano a gran escala", donde introdujeron características aleatorias, que luego se codificaron como el algoritmo de fregaderos de cocina aleatorios. Como parte de …

18 machine-learning  svm  gaussian-process  approximation 

Los siguientes son los 6 límites de decisión a continuación. Los límites de decisión son las líneas violett. Los puntos y cruces son dos conjuntos de datos diferentes. Tenemos que decidir cuál es un: SVM lineal SVM kernelized (núcleo polinomial de orden 2) Perceptrón Regresión logística Red neuronal (1 capa …

17 machine-learning  self-study  classification  neural-networks  svm 

¿Cómo puedo entender lo que hace el Kernel RBF en SVM? Quiero decir que entiendo las matemáticas, pero ¿hay alguna manera de tener una idea de cuándo será útil este núcleo? ¿Los resultados de kNN estarían relacionados con SVM / RBF ya que el RBF contiene distancias vectoriales? ¿Hay alguna …

17 svm  kernel-trick 

En un pequeño problema de clasificación de texto que estaba viendo, Naive Bayes ha estado exhibiendo un rendimiento similar o mayor que un SVM y estaba muy confundido. Me preguntaba qué factores deciden el triunfo de un algoritmo sobre el otro. ¿Hay situaciones en las que no tiene sentido usar …

17 machine-learning  classification  svm  naive-bayes 

Estoy usando modelos SVM para hacer pronósticos a corto plazo de contaminantes del aire. Para entrenar un nuevo modelo, necesito encontrar metaparámetros apropiados para un modelo SVM (me refiero a C, gamma, etc.). La documentación de Libsvm (y muchos otros libros que he leído) sugiere usar la búsqueda de cuadrícula …

17 cross-validation  svm 

Estoy trabajando con muchos algoritmos: RandomForest, DecisionTrees, NaiveBayes, SVM (kernel = linear y rbf), KNN, LDA y XGBoost. Todos ellos fueron bastante rápidos, excepto SVM. Fue entonces cuando llegué a saber que necesita una función de escala para funcionar más rápido. Entonces comencé a preguntarme si debería hacer lo mismo …

17 machine-learning  svm  random-forest  naive-bayes  xgboost 

Entiendo que los SVM de una clase (OSVM) se propusieron con la ausencia de datos negativos en mente y que buscan encontrar límites de decisión que separen un conjunto positivo y algún punto de anclaje negativo, digamos el origen. Un trabajo en 2011 propone SVM Ejemplares (ESVM) que entrena a …

16 machine-learning  svm