«libsvm» 태그된 질문

현재 데이터를 분류하기 위해 선형 커널과 함께 SVM을 사용하고 있습니다. 훈련 세트에 오류가 없습니다. 매개 변수 ( )에 여러 값을 시도했습니다 . 테스트 세트의 오류는 변경되지 않았습니다.CCC10−5,…,10210−5,…,10210^{-5}, \dots, 10^2 지금은 궁금해 :이 오류가 루비 바인딩으로 인한 위해 libsvm내가 (사용하고 RB-libsvm을 ) 또는 이것이 이론적으로 설명 할 ? 매개 변수 항상 …

134 machine-learning  svm  libsvm 

지원 벡터 분류를 위해 libsvm ( http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/ ) 도구를 사용하고 있습니다. 그러나 입력 데이터의 형식이 혼란 스럽습니다. 읽어보기에서 : 교육 및 테스트 데이터 파일의 형식은 다음과 같습니다. <label> <index1>:<value1> <index2>:<value2> ... . . . 각 줄은 인스턴스를 포함하며 '\ n'문자로 끝납니다. 분류의 <label>경우 클래스 레이블을 나타내는 정수입니다 (다중 클래스 지원). …

31 machine-learning  svm  python  libsvm  c++ 

GAM을 사용할 때 잔여 DF는 (코드의 마지막 줄). 그게 무슨 뜻이야? GAM 예제를 넘어 서면 일반적으로 자유도는 정수가 아닌 숫자 일 수 있습니까?26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -4.1470 -1.6217 -0.8971 1.2445 6.0516 (Dispersion Parameter …

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 

C-SVC 모드에서 2 차 다항식 커널로 libsvm을 사용하고 있으며 여러 SVM을 훈련시켜야합니다. 각 트레이닝 세트에는 10 개의 기능과 5000 개의 벡터가 있습니다. 훈련하는 동안 훈련하는 대부분의 SVM에 대해이 경고가 표시됩니다. WARNING: reaching max number of iterations optimization finished, #iter = 10000000 누군가이 경고가 의미하는 바를 설명하고 어떻게 피할 수 있습니까? …

20 machine-learning  cross-validation  svm  regularization  libsvm 

데이터 세트에서 SVM (Support Vector Machine)을 사용하려고합니다. 그래도 문제를 시도하기 전에 SVM이 불균형이 심한 데이터에서 제대로 작동하지 않는다는 경고를 받았습니다. 제 경우에는 최대 95-98 % 0과 2-5 % 1을 가질 수 있습니다. 스파 스 / 언밸런스 드 데이터에서 SVM 사용에 대해 이야기 한 리소스를 찾으려고했지만 'sparseSVM'(소량의 지원 벡터를 사용) 만 …

15 svm  libsvm  unbalanced-classes 

libsvm을 사용하고 있는데 svmtrain ()을 호출 할 때마다 새 모델을 만들고 기존 모델에 데이터를 넣을 수있는 옵션이없는 것 같습니다. 그러나 이것이 가능합니까? libsvm 에서이 측면을 보지 못합니까?

14 svm  libsvm 

glmnetwithin caret을 사용하여 최적의 람다를 검색 cv.glmnet하고 동일한 작업을 수행하는 것을 비교하는 데 많은 혼란이있는 것 같습니다 . 다음과 같은 많은 질문이 제기되었습니다. 분류 모델 train.glmnet 대 cv.glmnet? 캐럿과 함께 glmnet을 사용하는 올바른 방법은 무엇입니까? `caret`를 사용한 교차 유효성 검사`glmnet` 그러나 질문의 ​​재현 가능성으로 인한 답변이 없습니다. 첫 번째 질문에 …

14 r  caret  glmnet  machine-learning  neural-networks  maximum  softmax  probability  distributions  mathematical-statistics  random-variable  cdf  statistical-significance  variance  expected-value  ratio  sample-size  reliability  tolerance-interval  wilcoxon-signed-rank  self-study  variance  sampling  mean  machine-learning  svm  libsvm  self-study  sampling  ranks  data-visualization  histogram  machine-learning  classification  normal-distribution  mathematical-statistics  maximum-likelihood  mixture  predictive-models  prediction  seasonality 

두 개의 겹치는 클래스, 각 클래스의 7 점, 2 차원 공간에있는 데이터 세트가 있습니다. R에서는 패키지 svm에서 실행 e1071하여 이러한 클래스에 대한 분리 초평면을 작성합니다. 다음 명령을 사용하고 있습니다. svm(x, y, scale = FALSE, type = 'C-classification', kernel = 'linear', cost = 50000) 여기서 x내 데이터 요소와 y레이블이 포함되어 있습니다. …

13 r  machine-learning  svm  libsvm  e1071 

피셔의 정확한 테스트를 더 잘 이해하고 싶기 때문에 f와 m이 남성과 여성에 해당하고 n과 y가 "소다 소비"에 해당하는 다음 장난감 예제를 고안했습니다. > soda_gender f m n 0 5 y 5 0 분명히 이것은 과감한 단순화이지만 컨텍스트가 방해되는 것을 원하지 않았습니다. 여기서 나는 남자들이 음료수를 마시지 않고 여자들은 음료수를 마시고 …

12 fishers-exact  hypergeometric  clustering  supervised-learning  modeling  econometrics  r  regression  residuals  heteroscedasticity  independence  distributions  self-study  matlab  libsvm  self-study  conditional-probability  conditional-expectation  hypothesis-testing  self-study  multiple-comparisons  mode  statistical-significance  chi-squared  multiple-comparisons  maximum-likelihood  poisson-process  optimization  uncertainty  genetic-algorithms  bayesian  model-selection  overfitting  maximum-likelihood  optimization  approximation  r  prediction  model-evaluation  r  machine-learning  survival  neural-networks  cox-model  machine-learning  bayesian  bayesian-network  hierarchical-bayesian  pooling 

현재 Scikit learn을 다음 코드로 사용하고 있습니다. clf = svm.SVC(C=1.0, tol=1e-10, cache_size=600, kernel='rbf', gamma=0.0, class_weight='auto') 그런 다음 7 개의 서로 다른 레이블이있는 일련의 데이터를 적합하게 예측합니다. 이상한 결과가 나왔습니다. 유효성 검사 세트에서 예측 된 레이블을 사용하는 교차 유효성 검사 기술에 관계없이 항상 레이블 7이됩니다. 전체 기본 매개 변수 ()를 포함하여 …

10 svm  scikit-learn  libsvm  multi-class  optunity 

R에 이산 시간 모델을 맞추려고하지만 어떻게 해야할지 모르겠습니다. 종속 변수를 각 시간 관찰마다 하나씩 다른 행 glm으로 구성하고 logit 또는 cloglog 링크와 함께 함수를 사용할 수 있다는 것을 읽었습니다. 이런 의미에서, 나는 세 개의 열이 있습니다 : ID, Event(각 시간 경과시 1 또는 0) 및 Time Elapsed(관측 시작부터 ) 그리고 …

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 

나는 벡터 머신을 지원할 때 초보자입니다. 특정 문제에 가장 적합한 커널 (예 : 선형, 다항식)을 나타내는 지침이 있습니까? 내 경우에는 특정 정보가 포함되어 있는지 여부에 따라 웹 페이지를 분류해야합니다. 즉, 이진 분류 문제가 있습니다. 일반적으로이 작업에 가장 적합한 커널을 말할 수 있습니까? 아니면 특정 데이터 세트에서 여러 데이터를 사용 해보고 …

9 classification  svm  model-selection  libsvm  kernel-trick 

사용하는 경우 libsvm, 파라미터 커널 함수에 대한 파라미터이다. 기본값은γγ\gammaγ=1number of features.γ=1number of features.\gamma = \frac{1}{\text{number of features.}} 그리드 검색과 같은 기존 방법 외에이 매개 변수 설정에 대한 이론적 지침이 있습니까?

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