«svm» 태그된 질문

나는 같은 데이터 세트를 가지고있다 +--------+------+-------------------+ | income | year | use | +--------+------+-------------------+ | 46328 | 1989 | COMMERCIAL EXEMPT | | 75469 | 1998 | CONDOMINIUM | | 49250 | 1950 | SINGLE FAMILY | | 82354 | 2001 | SINGLE FAMILY | | 88281 | 1985 | …

14 categorical-data  svm  mixed-type-data 

방사형 기저 함수 에는 유한 차원 피쳐 공간이없는H는일부되도록Φ:RN→H우리가K(X를,Y)=⟨Φ(X),Φ(Y)⟩?k(x,y)=exp(−||x−y||2)2σ2)k(x,y)=exp⁡(−||x−y||2)2σ2)k(x, y) = \exp(-\frac{||x-y||^2)}{2\sigma^2})HHHΦ:Rn→HΦ:Rn→H\Phi: \text{R}^n \to Hk(x,y)=⟨Φ(x),Φ(y)⟩k(x,y)=⟨Φ(x),Φ(y)⟩k(x, y) = \langle \Phi(x), \Phi(y)\rangle

14 machine-learning  svm  kernel-trick 

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 

SVM을 직관적으로 이해하는 데는 몇 가지 의심이 있습니다. SVMLight 또는 LibSVM과 같은 일부 표준 도구를 사용하여 분류를 위해 SVM 모델을 학습했다고 가정합니다. 테스트 데이터 예측에이 모델을 사용하면 모델은 각 테스트 포인트에 대해 "알파"값을 가진 파일을 생성합니다. 알파 값이 양수이면 테스트 포인트가 클래스 1에 속하고 그렇지 않으면 클래스 2에 속합니다. 이제 …

14 machine-learning  svm  max-margin 

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 

컨텍스트 : 매개 변수로 표시되지 않는 산점도에 선을 그리려면에서를 사용 geom_smooth()하고 ggplot있습니다 R. 자동으로 반환 geom_smooth: method="auto" and size of largest group is >=1000, so using gam with formula: y ~ s(x, bs = "cs"). Use 'method = x' to change the smoothing method.내가 GAM이 일반화 된 첨가제 모델을 의미 …

14 r  gam  splines  loess  r  data-visualization  boxplot  mathematical-statistics  theory  sufficient-statistics  machine-learning  classification  correlation  svm  feature-selection  probability  stochastic-processes  machine-learning  reinforcement-learning 

연구 작업을 위해 scikit-learn으로 구현 된 하나의 클래스 SVM 을 사용 하고있었습니다. 그러나 나는 이것을 잘 이해하지 못한다. 누구든지 하나의 클래스 SVM에 대한 간단하고 좋은 설명을 줄 수 있습니까 ?

14 machine-learning  svm  data-mining  novelty-detection 

객관적인 KKT에 대한 이해가 올바른지 확인하십시오. KKT에 대한 자세한 설명과 확인을 받으십시오. 배경 KKT 조건, 특히 보완적인 조건을 이해하려고하면 SVM 기사에서 항상 파란색으로 나타납니다. 추상 수식 목록은 필요하지 않지만 구체적이고 직관적이며 그래픽적인 설명이 필요합니다. 질문 비용 함수 f (X)를 최소화하는 P가 제약 조건 (g (P)> = 0) 내에 있으면 솔루션입니다. …

13 svm  optimization  lagrange-multipliers 

최근에 Kernel 트릭을 사용하는 방법에 대해 배웠습니다.이 방법은 데이터를 해당 차원의 데이터를 선형화하기 위해 더 높은 차원의 공간에 매핑합니다. 이 기술을 사용하지 않아야하는 경우가 있습니까? 올바른 커널 기능을 찾는 것이 문제입니까? 선형 데이터의 경우 물론 도움이되지 않지만 비선형 데이터의 경우 항상 유용합니다. 학습 시간 및 확장 성 측면에서 선형 분류기를 …

13 machine-learning  svm  kernel-trick  heuristic 

커널 기능에 의존하는 많은 머신 러닝 알고리즘이있는 것 같습니다. SVM과 NN의 이름은 2입니다. 그렇다면 커널 함수의 정의는 무엇이고 그것이 유효하기위한 요구 사항은 무엇입니까?

13 svm  terminology  kernel-trick 

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 

SVM에 대한 제한된 지식으로 짧고 뚱뚱한 데이터 매트릭스 (많은 기능과 많은 인스턴스는 아님)에는 좋지만 빅 데이터에는 적합하지 않습니다.엑스엑스X 한 가지 이유는 커널 행렬 가 행렬 이라는 것을 이해합니다. 여기서 은 데이터의 인스턴스 수입니다. 우리가 100K 데이터라고 말하면, 커널 행렬 는 요소를 가지며 ~ 80G 메모리를 사용할 수 있습니다.케이케이Kn × n엔×엔n …

13 machine-learning  svm  large-data 

이 학습 곡선을 만들었고 내 SVM 모델이 바이어스 또는 분산으로 고통 받고 있는지 알고 싶습니다. 이 그래프에서 어떻게 결론을 내릴 수 있습니까?

12 machine-learning  svm  bias  train 

부스팅 방법이 특이 치에 민감하다는 내용의 많은 기사를 찾았지만 그 이유를 설명하는 기사는 없습니다. 내 경험상 특이 치는 기계 학습 알고리즘에 좋지 않지만 부스팅 방법이 특히 민감한 것으로 분류되는 이유는 무엇입니까? 부스트 트리, 랜덤 포레스트, 신경망, SVM 및 로지스틱 회귀 분석과 같은 간단한 회귀 분석 방법은 특이 치에 대한 민감도 …

12 machine-learning  svm  outliers  cart  boosting 

주어진 데이터 세트에 대해 SVM을 실행하고 다음 관찰을 수행했습니다. 분류기를 작성하기위한 기능 수를 변경하면 결과 지원 벡터 수도 변경됩니다. 이런 종류의 시나리오를 설명하는 방법을 알고 싶습니다.

12 machine-learning  classification  svm  kernel-trick