Preguntas etiquetadas con svm

Me gustaría entrenar un SVM para clasificar casos (VERDADERO / FALSO) basado en 20 atributos. Sé que algunos de esos atributos están altamente correlacionados. Por lo tanto, mi pregunta es: ¿SVM es sensible a la correlación o redundancia entre las características? Alguna referencia?

11 svm  multicollinearity  kernel-trick 

Estoy tratando de averiguar qué SVR es adecuado para ese tipo de datos. Conozco 4 tipos de SVR: épsilon nu mínimos cuadrados y lineal. Entiendo que SVR lineal es más o menos como lazo con L1 Reg, pero ¿cuál es la diferencia entre las 3 técnicas restantes?

11 regression  svm 

Actualmente me encuentro con algunos problemas al analizar un conjunto de datos de tweets con máquinas de vectores de soporte. El problema es que tengo un conjunto de entrenamiento de clase binaria desequilibrado (5: 2); que se espera que sea proporcional a la distribución de clase real. Al predecir, obtengo …

11 machine-learning  classification  svm  unbalanced-classes  precision-recall 

Estoy trabajando con datos desequilibrados, donde hay alrededor de 40 casos de clase = 0 para cada clase = 1. Puedo discriminar razonablemente entre las clases usando características individuales, y entrenar a un ingenuo clasificador Bayes y SVM en 6 características y datos balanceados arrojaron una mejor discriminación (curvas ROC …

11 classification  svm  roc  naive-bayes  precision-recall 

Support Vector Machines con núcleo de función de base radial es un clasificador supervisado de propósito general. Si bien conozco los fundamentos teóricos de estos SVM y sus puntos fuertes, no conozco los casos en los que son el método preferido. Entonces, ¿hay una clase de problemas para los cuales …

10 machine-learning  logistic  classification  svm  random-forest 

Supongamos que tengo una red neuronal simple de una sola capa, con n entradas y una única salida (tarea de clasificación binaria). Si configuro la función de activación en el nodo de salida como una función sigmoidea, entonces el resultado es un clasificador de Regresión logística. En este mismo escenario, …

10 neural-networks  svm 

Los problemas de clasificación con límites no lineales no se pueden resolver con un simple perceptrón . El siguiente código R tiene fines ilustrativos y se basa en este ejemplo en Python): nonlin <- function(x, deriv = F) { if (deriv) x*(1-x) else 1/(1+exp(-x)) } X <- matrix(c(-3,1, -2,1, -1,1, …

10 r  neural-networks  svm  kernel-trick  perceptron 

Tengo algunos datos que existen en un gráfico . Los vértices pertenecen a una de las dos clases , y estoy interesado en entrenar un SVM para distinguir entre las dos clases. Un núcleo apropiado para esto es el núcleo de difusión , donde es el laplaciano de y es …

10 svm  cross-validation  kernel-trick  graph-theory 

Me preguntaba si era posible entrenar un SVM (digamos uno lineal, para facilitar las cosas) usando la propagación hacia atrás. Actualmente, estoy en un obstáculo, porque solo puedo pensar en escribir la salida del clasificador como f(x;θ,b)=sgn(θ⋅x−(b+1))=sgn(g(x;θ,b))f(x;θ,b)=sgn(θ⋅x−(b+1))=sgn(g(x;θ,b)) f(\mathbf{x};\theta,b) = \text{sgn}(\theta\cdot\mathbf{x} - (b+1)) = \text{sgn}(g(\mathbf{x};\theta,b)) Por lo tanto, cuando intentamos calcular …

10 machine-learning  neural-networks  svm  gradient-descent  backpropagation 

Actualmente estoy usando Scikit learn con el siguiente código: clf = svm.SVC(C=1.0, tol=1e-10, cache_size=600, kernel='rbf', gamma=0.0, class_weight='auto') y luego ajusta y predice un conjunto de datos con 7 etiquetas diferentes. Tengo una salida extraña. No importa qué técnica de validación cruzada use, la etiqueta predicha en el conjunto de validación …

10 svm  scikit-learn  libsvm  multi-class  optunity 

Suponga que tengo un tamaño de muestra pequeño, por ejemplo, N = 100 y dos clases. ¿Cómo debo elegir la capacitación, la validación cruzada y los tamaños de los conjuntos de prueba para el aprendizaje automático? Yo elegiría intuitivamente Tamaño del set de entrenamiento como 50 Conjunto de validación cruzada …

10 machine-learning  sampling  svm  cross-validation  sample-size 

Estoy trabajando en un conjunto de datos. Después de usar algunas técnicas de identificación de modelos, obtuve un modelo ARIMA (0,2,1). Utilicé la detectIOfunción en el paquete TSAen R para detectar un valor atípico innovador (IO) en la observación número 48 de mi conjunto de datos original. ¿Cómo incorporo este …

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¿Alguien puede explicarme cómo se diseña una función de decisión SVM? O señalarme un recurso que discute un ejemplo concreto. EDITAR Para el siguiente ejemplo, puedo ver que la ecuación separa las clases con un margen máximo. Pero, ¿cómo ajusto los pesos y escribo ecuaciones para hiperplanos en la siguiente …

10 svm 

Estoy usando SVM para predecir la diabetes. Estoy usando el conjunto de datos BRFSS para este propósito. El conjunto de datos tiene las dimensiones de y está sesgado. El porcentaje de s en la variable objetivo es mientras que los s constituyen el restante .432607×136432607×136432607 \times 136Y11%11%11\%N89%89%89\% Estoy utilizando solamente …

10 r  classification  svm  feature-selection  e1071 

Estoy ejecutando una regresión basada en GAM usando el paquete R gamlss y suponiendo una distribución beta de los datos inflada a cero. Tengo sólo una única variable explicativa en mi modelo, por lo que es básicamente: mymodel = gamlss(response ~ input, family=BEZI). El algoritmo me da el coeficiente para …

10 nonlinear-regression  gamlss  machine-learning  svm