Preguntas etiquetadas con svm

Recientemente he usado la escala de Platt de salidas SVM para estimar las probabilidades de eventos predeterminados. Las alternativas más directas parecen ser la "Regresión logística del núcleo" (KLR) y la "Máquina de vectores de importación" relacionada. ¿Alguien puede decir qué método de kernel que da resultados de probabilidad es …

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Leí sobre SVM y aprendí que están resolviendo un problema de optimización y que la idea de margen máximo era muy razonable. Ahora, usando núcleos pueden encontrar incluso límites de separación no lineales, lo cual fue genial. Hasta ahora, realmente no tengo idea de cómo se relacionan las SVM (una …

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El algoritmo SVM es bastante antiguo: se desarrolló en la década de 1960, pero fue extremadamente popular en los años 1990 y 2000. Es una parte clásica (y bastante hermosa) de los cursos de aprendizaje automático. Hoy parece que en el procesamiento de medios (imágenes, sonido, etc.) las redes neuronales …

10 machine-learning  svm 

Estoy tratando de ajustar un modelo de tiempo discreto en R, pero no estoy seguro de cómo hacerlo. He leído que puede organizar la variable dependiente en diferentes filas, una para cada observación de tiempo, y usar la glmfunción con un enlace logit o cloglog. En este sentido, tengo tres …

10 r  survival  pca  sas  matlab  neural-networks  r  logistic  spatial  spatial-interaction-model  r  time-series  econometrics  var  statistical-significance  t-test  cross-validation  sample-size  r  regression  optimization  least-squares  constrained-regression  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-signed-rank  references  neural-networks  jags  bugs  hierarchical-bayesian  gaussian-mixture  r  regression  svm  predictive-models  libsvm  scikit-learn  probability  self-study  stata  sample-size  spss  wilcoxon-mann-whitney  survey  ordinal-data  likert  group-differences  r  regression  anova  mathematical-statistics  normal-distribution  random-generation  truncation  repeated-measures  variance  variability  distributions  random-generation  uniform  regression  r  generalized-linear-model  goodness-of-fit  data-visualization  r  time-series  arima  autoregressive  confidence-interval  r  time-series  arima  autocorrelation  seasonality  hypothesis-testing  bayesian  frequentist  uninformative-prior  correlation  matlab  cross-correlation 

Este es solo un ejemplo que he encontrado varias veces, por lo que no tengo ningún dato de muestra. Ejecutar un modelo de regresión lineal en R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1Es una variable continua. x2es categórico y tiene tres valores, por ejemplo, "Bajo", "Medio" y "Alto". …

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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 4 años . Estoy entrenando un modelo usando el caretpaquete en R durante casi 3 días. Los cálculos se …

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Ejemplos: Tengo una oración en la descripción del trabajo: "Ingeniero senior de Java en el Reino Unido". Quiero usar un modelo de aprendizaje profundo para predecirlo en 2 categorías: English y IT jobs. Si uso el modelo de clasificación tradicional, solo puede predecir 1 etiqueta con softmaxfunción en la última …

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Soy nuevo en el uso de GMM. No pude encontrar ninguna ayuda apropiada en línea. ¿Podría alguien proporcionarme el recurso adecuado sobre "Cómo decidir si usar GMM se ajusta a mi problema?" o en caso de problemas de clasificación "¿Cómo decidir si tengo que usar la clasificación SVM o la …

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Soy nuevo en soportar máquinas de vectores. Explicación breve La svmfunción del e1071paquete en R ofrece varias opciones: Clasificación C clasificación nu una clasificación (para detección de novedad) regresión eps regresión nu ¿Cuáles son las diferencias intuitivas entre los cinco tipos? ¿Cuál debería aplicarse en qué situación?

9 r  classification  svm  e1071 

De acuerdo con la documentación del objeto StandardScaler en scikit-learn: Por ejemplo, muchos elementos utilizados en la función objetivo de un algoritmo de aprendizaje (como el núcleo RBF de Support Vector Machines o los regularizadores L1 y L2 de modelos lineales) suponen que todas las características están centradas alrededor de …

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Soy un principiante cuando se trata de soportar máquinas de vectores. ¿Existen algunas pautas que digan qué núcleo (por ejemplo, lineal, polinomial) es el más adecuado para un problema específico? En mi caso, tengo que clasificar las páginas web según si contienen información específica o no, es decir, tengo un …

9 classification  svm  model-selection  libsvm  kernel-trick 

Tengo alrededor de 500 variables por paciente, cada variable tiene un valor continuo y se mide en tres puntos de tiempo diferentes (después de 2 meses y después de 1 año). Con la regresión, me gustaría predecir el resultado del tratamiento para nuevos pacientes. ¿Es posible usar la regresión SVM …

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Cuando se usa libsvm, el parámetro es un parámetro para la función del núcleo. Su valor predeterminado se configura como γ = 1γγ\gammaγ= 1Número de características.γ=1Número de características.\gamma = \frac{1}{\text{number of features.}} ¿Existe alguna guía teórica para configurar este parámetro además de los métodos existentes, por ejemplo, la búsqueda de …

9 machine-learning  svm  data-mining  libsvm  kernel-trick 

Supongamos que tengo una muestra de frecuencias de 4 eventos posibles: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 y tengo las probabilidades esperadas de que ocurran mis eventos: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Con la suma de las …

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Necesito un paquete que me pueda dar la ecuación para un modelo SVM lineal. Actualmente estoy usando e1071 así: library(e1071) m = svm(data, labels, type='C', kernel='linear', cost=cost, probability=FALSE, scale=scale) w = t(m$coefs) %*% data[m$index,] #Weight vector b = -model$rho #Offset Sin embargo, no estoy seguro de cómo e1071::svm()selecciona las clases …

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