«svm» 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 

SVM (Support Vector Machine) 은 어떻게 작동하며 선형 퍼셉트론 , 선형 판별 분석 또는 로지스틱 회귀 와 같은 다른 선형 분류기와 다른 점은 무엇 입니까? * (* 알고리즘, 최적화 전략, 일반화 기능 및 런타임 복잡성에 대한 근본적인 동기로 생각하고 있습니다 )

108 machine-learning  classification  svm  statistical-learning 

많은 머신 러닝 분류기 (예 : 벡터 머신 지원)를 사용하면 커널을 지정할 수 있습니다. 커널이 무엇인지 설명하는 직관적 인 방법은 무엇입니까? 내가 생각한 한 가지 측면은 선형 커널과 비선형 커널의 구별입니다. 간단히 말해서 '선형 결정 함수', '비선형 결정 함수'에 대해 말할 수 있습니다. 그러나 커널을 '결정 함수'라고 부르는 것이 좋은 …

96 machine-learning  svm  references  kernel-trick  intuition 

SVM을 사용할 때는 커널을 선택해야합니다. 커널을 선택하는 방법이 궁금합니다. 커널 선택에 대한 기준이 있습니까?

95 machine-learning  svm  kernel-trick 

관심있는 결과가 이분법 인 LASSO Regressionglmnet 과 함께 사용하기 시작했습니다 . 아래에 작은 모의 데이터 프레임을 만들었습니다. age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, 0.45, 0.99, 0.84, 0.85, 0.67, 0.91, 0.29, 0.88) …

77 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 

Support Vector Machines의 목표가 입력 집합을 여러 클래스로 분류한다는 점의 기본 사항을 이해하지만 이해하지 못하는 것은 몇 가지 중요한 세부 사항입니다. 우선, Slack Variables를 사용하면 약간 혼란 스럽습니다. 그들의 목적은 무엇입니까? 신발 깔창에 놓은 센서에서 압력 측정 값을 캡처하는 분류 문제를 겪고 있습니다. 압력 데이터가 기록되는 동안 피험자는 몇 분 …

76 machine-learning  classification  svm 

가우시안 및 다항식 커널로 커널 PCA ( 1 , 2 , 3 ) 에 대해 읽었습니다 . 가우시안 커널은 겉보기에 비선형 데이터를 어떻게 잘 분리합니까? 가능한 경우 수학적으로 관련된 분석뿐만 아니라 직관적 인 분석을 제공하십시오. 다른 커널에는없는 가우스 커널 (이상적인 σσ\sigma ) 의 속성은 무엇입니까 ? 신경망, SVM 및 RBF …

67 machine-learning  pca  svm  kernel-trick 

필자가 읽은 많은 저자들은 SVM이 회귀 / 분류 문제에 직면 할 수있는 우수한 기술이며, NN을 통해 유사한 결과를 얻을 수 없다는 것을 알고 있습니다. 종종 비교는 NN 대신 SVM 강력한 창립 이론을 가지고 2 차 프로그래밍으로 글로벌 최적 달성 적절한 수의 매개 변수를 선택하는 데 문제가 없습니다 과적 합의 경향이 …

52 machine-learning  svm  neural-networks 

데이터 포인트 및 레이블 지면 하드 마진 SVM 초기 문제는 다음과 같습니다.x1,…,xn∈Rdx1,…,xn∈Rdx_1, \ldots, x_n \in \mathbb{R}^dy1,…,yn∈{−1,1}y1,…,yn∈{−1,1}y_1, \ldots, y_n \in \left \{-1, 1 \right\} minimizew,w012wTwminimizew,w012wTw \text{minimize}_{w, w_0} \quad \frac{1}{2} w^T w s.t.∀i:yi(wTxi+w0)≥1s.t.∀i:yi(wTxi+w0)≥1 \text{s.t.} \quad \forall i: y_i (w^T x_i + w_0) \ge 1 이것은 최적화 될 변수와 제약 조건 을 가진 …

50 svm 

최근 몇 년 동안 CNN (Convolutional Neural Networks)은 컴퓨터 비전의 객체 인식을위한 최첨단 기술이되었습니다. 일반적으로 CNN은 여러 개의 컨볼 루션 레이어로 구성되고 그 뒤에 완전히 연결된 두 레이어가 있습니다. 이것에 대한 직관은 컨볼 루션 레이어가 입력 데이터의 더 나은 표현을 배우고 완전히 연결된 레이어는 레이블 세트 로이 표현을 분류하는 법을 …

46 machine-learning  neural-networks  svm  deep-learning  conv-neural-network 

서포트 벡터 머신을 사용할 때 RBF와 같은 선형 커널과 비선형 커널을 선택하는 지침이 있습니까? 비선형 커널이 기능 수가 많으면 성능이 좋지 않은 경향이 있다고 들었습니다. 이 문제에 대한 언급이 있습니까?

45 machine-learning  classification  svm  references  kernel-trick 

Gradient Descent는 Local Minima에 갇히는 데 문제가 있습니다. 전역 최소값을 찾으려면 경사 하강 지수 시간을 실행해야합니다. 누구든지 장단점과 함께 신경망 학습에 적용되는 경사 하강의 대안에 대해 말해 줄 수 있습니까?

45 machine-learning  svm  neural-networks 

선형 SVM을 피팅하여 주어진 가변 가중치를 해석하려고합니다. (나는 scikit-learn 사용하고 있습니다 ) : from sklearn import svm svm = svm.SVC(kernel='linear') svm.fit(features, labels) svm.coef_ 설명서에서 이러한 가중치를 계산하거나 해석하는 방법을 구체적으로 나타내는 내용을 찾을 수 없습니다. 체중의 표시는 수업과 관련이 있습니까?

42 svm  feature-selection  python  scikit-learn 

누군가 SVM 또는 LR을 언제 선택할지에 대한 직감을 줄 수 있습니까? 나는 두 목표의 초평면 학습의 최적화 기준 사이의 차이점이 무엇인지에 대한 직관을 이해하고 싶습니다. 각 목표는 다음과 같습니다. SVM : 가장 가까운 지원 벡터 사이의 마진을 최대화하려고 LR : 사후 클래스 확률 최대화 SVM과 LR의 선형 피처 공간을 고려해 …

37 regression  logistic  svm  optimization 

내 데이터 세트는 작지만 (120 개의 샘플) 기능의 수가 많으면 (1000-200,000)입니다. 기능의 하위 집합을 선택하기 위해 기능을 선택하고 있지만 여전히 초과 적합 할 수 있습니다. 첫 번째 질문은 SVM이 과적 합을 어떻게 처리하는지입니다. 둘째, 분류의 경우 과적 합에 대해 더 많이 연구함에 따라 소수의 기능을 가진 데이터 세트조차도 과적 합할 …

37 classification  svm