«svm» 태그된 질문

선형 SVM의 지원 벡터가 주어지면 의사 결정 경계의 방정식을 어떻게 계산할 수 있습니까?

19 machine-learning  svm 

SVM 또는 신경망을 사용하려면 범주 형 변수를 숫자 변수로 변환 (인코딩)해야합니다.이 경우 일반적인 방법은 0-1 이진 값을 사용하여 k 번째 범주 형 값을 (0,0, .. ., 1,0, ... 0) (1은 k 번째 위치에 있습니다). 0-1 표현이 신경망에 많은 수의 추가 차원 (입력 단위)을 도입하여 특히 바람직하지 않거나 예상하지 않은 것처럼 …

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

모든 리소스가 업데이트 된 최종 편집 : 프로젝트의 경우 분류를 위해 기계 학습 알고리즘을 적용하고 있습니다. 도전 과제 : 레이블이 지정된 데이터와 레이블이없는 데이터가 훨씬 제한적입니다. 목표 : 반 감독 분류 적용 어떻게 든 반 감독 라벨링 프로세스 적용 (활성 학습이라고 함) EM, Transductive SVM 또는 S3VM (Semi Supervised SVM)을 …

19 machine-learning  classification  software  svm  text-mining 

"feature space"정의 예를 들어 SVM에 대해 읽을 때 "피처 공간으로 매핑"에 대해 읽었습니다. CART에 대해 읽을 때 "피처 공간으로 분할"에 대해 읽습니다. 특히 CART의 상황을 이해하고 있지만 누락 된 정의가 있다고 생각합니다. "피처 공간"에 대한 일반적인 정의가 있습니까? SVM 커널 및 / 또는 CART에 대한 통찰력을 제공하는 정의가 있습니까?

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

35 크기의 공간이 있습니다 (속성). 내 분석 문제는 간단한 분류 문제입니다. 35 개 차원 중 25 개가 범주 형이며 각 특성은 50 가지 이상의 유형 값을 갖습니다. 이 시나리오에서는 더미 변수를 도입해도 효과가 없습니다. 범주 속성이 많은 공간에서 SVM을 실행하려면 어떻게해야합니까?

18 categorical-data  svm 

URL을 카테고리로 분류해야합니다. 모든 URL을 0으로 분류하려는 15 개의 카테고리가 있다고 가정 해 보겠습니다. 15-way 분류 기가 더 낫습니까? 여기서 15 개의 레이블이 있고 각 데이터 포인트에 대한 기능을 생성합니다. 또는 15 개의 이진 분류기를 작성하십시오 (예 : 영화 또는 영화가 아닌 경우).

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

누구든지 다른 분류기와 구별되는 분류 SVM의 장단점을 설명 할 수 있습니까?

18 machine-learning  svm 

SVM이 이진 분류기라는 것을 알고 있습니다. 다중 클래스 SVM으로 확장하고 싶습니다. 그것을 수행하는 가장 좋고, 가장 쉬운 방법은 어느 것입니까? 코드 : 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'); [predict_label, accuracy, dec_values] = svmpredict(tst, TestVec, …

18 machine-learning  matlab  svm  multi-class 

작년 NIPS 2017에서 Ali Rahimi와 Ben Recht는 논문 "대규모 커널 머신 을위한 랜덤 기능 " 에서 무작위 기능을 도입 한 후 시간이 지남에 따라 테스트를 거쳤으며 , 이후 무작위 부엌 싱크 알고리즘으로 체계화되었습니다. 논문 발표의 일환으로, 모델은 5 줄의 MATLAB에서 구현 될 수 있음을 보여주었습니다. % Approximates Gaussian Process regression …

18 machine-learning  svm  gaussian-process  approximation 

아래 6 가지 결정 경계가 제공됩니다. 결정 경계는 보라색 선입니다. 점과 십자가는 서로 다른 두 데이터 집합입니다. 우리는 어느 것을 결정해야합니다 : 리니어 SVM 커널 SVM (2 차 다항식 커널) 퍼셉트론 로지스틱 회귀 신경망 (10 개의 정류 된 선형 단위를 갖는 숨겨진 계층 1 개) 신경망 (10 tanh 단위의 숨겨진 …

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

SVM의 RBF 커널이 무엇을 이해하는지 어떻게 알 수 있습니까? 나는 수학을 이해한다는 것을 의미하지만이 커널이 유용 할 때 느낌을 얻는 방법이 있습니까? RBF에 벡터 거리가 포함되어 있기 때문에 kNN의 결과가 SVM / RBF와 관련이 있습니까? 다항식 커널에 대한 느낌을 얻는 방법이 있습니까? 치수가 높을수록 더 빠를 수 있습니다. 그러나 가능한 …

17 svm  kernel-trick 

필자가보고있는 작은 텍스트 분류 문제에서 Naive Bayes는 SVM 이상의 성능을 보였으며 매우 혼란 스러웠습니다. 하나의 알고리즘이 다른 알고리즘의 승리를 결정하는 요인이 궁금합니다. SVM에서 Naive Bayes를 사용할 필요가없는 상황이 있습니까? 누군가 이것에 빛을 비출 수 있습니까?

17 machine-learning  classification  svm  naive-bayes 

대기 오염 물질을 단기 예측하기 위해 SVM 모델을 사용하고 있습니다. 새 모델을 훈련 시키려면 SVM 모델 (C, 감마 등)에 적합한 메타 파라미터를 찾아야합니다. Libsvm 문서 (및 내가 읽은 많은 다른 책들)는 그리드 검색을 사용하여 이러한 매개 변수를 찾는 것을 제안합니다. 따라서 기본적으로 특정 세트에서 이러한 매개 변수의 각 조합에 대한 …

17 cross-validation  svm 

RandomForest, DecisionTrees, NaiveBayes, SVM (커널 = 선형 및 rbf), KNN, LDA 및 XGBoost와 같은 많은 알고리즘을 사용하고 있습니다. SVM을 제외하고는 모두 매우 빠릅니다. 그때는 기능 확장이 더 빨리 작동해야한다는 것을 알게되었습니다. 그런 다음 다른 알고리즘에 대해서도 동일한 작업을 수행해야하는지 궁금해지기 시작했습니다.

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

나는 부정적인 데이터가 없다는 것을 염두에두고 단일 클래스 SVM (OSVM)이 제안되었고, 그들은 긍정적 세트와 부정적인 앵커 포인트를 분리하는 결정 경계를 찾으려고 노력한다는 것을 이해합니다. 2011 년의 연구는 OSVM과는 다른 "범주 별 분류기"를 훈련시키는 ESVM ( Exemplar SVM )을 제안 합니다. 계산 " 이것이 의미하는 바와 ESVM이 OSVM과 어떻게 다른지 잘 …

16 machine-learning  svm