«svm» 태그된 질문

Support Vector Machine은 "분류 및 회귀 분석에 사용되는 데이터를 분석하고 패턴을 인식하는 일련의 관련 감독 학습 방법"을 말합니다.

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역 전파를 통해 SVM을 훈련시키는 방법?
역 전파를 사용하여 SVM을 훈련시킬 수 있는지 (예를 들어 선형적인 것을 만들 수 있는지) 궁금합니다. 현재 분류기의 출력 을 f(x;θ,b)=sgn(θ⋅x−(b+1))=sgn(g(x;θ,b))f(x;θ,b)=sgn(θ⋅x−(b+1))=sgn(g(x;θ,b)) f(\mathbf{x};\theta,b) = \text{sgn}(\theta\cdot\mathbf{x} - (b+1)) = \text{sgn}(g(\mathbf{x};\theta,b)) 따라서 "역방향 패스"(전파 된 오류)를 계산하려고하면 보낸 유도체 는 ∂E∂x=∂E∂f(x;θ,b)∂f(x;θ,b)x=∂E∂f(x;θ,b)∂sgn(g(x;θ,b))∂g(x;θ,b)∂g(x;θ,b)∂x=δdsgn(z)dzθ=δ⋅0⋅θ=0∂E∂x=∂E∂f(x;θ,b)∂f(x;θ,b)x=∂E∂f(x;θ,b)∂sgn(g(x;θ,b))∂g(x;θ,b)∂g(x;θ,b)∂x=δdsgn(z)dzθ=δ⋅0⋅θ=0 \begin{align} \frac{\partial E}{\partial \mathbf{x}} &= \frac{\partial E}{\partial f(\mathbf{x};\theta,b)} \frac{\partial f(\mathbf{x};\theta,b)}{\mathbf{x}} \\ &= \frac{\partial …


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ep-SVR과 nu-SVR의 차이 (최소 제곱 SVR)
그런 종류의 데이터에 적합한 SVR을 찾으려고합니다. SVR의 4 가지 유형을 알고 있습니다. 엡실론 뉴 최소 제곱 선의. 선형 SVR이 L1 Reg의 올가미와 비슷하다는 것을 이해하지만 나머지 3 가지 기술의 차이점은 무엇입니까?
11 regression  svm 

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RBF SVM 사용 사례 (로지스틱 회귀 및 임의 포리스트)
지원 벡터 기계 와 방사형 기본 기능 커널은 범용이 분류를 감독이다. 이러한 SVM에 대한 이론적 기초와 장점을 알고 있지만 이들이 선호되는 방법에 대해서는 알지 못합니다. 그렇다면 RBF SVM이 다른 ML 기술보다 우월한 문제가 있습니까? (점수 또는 기타 견고성, 시작하기 쉬움, 해석 가능성 등) 기본 접근 방식은 로지스틱 회귀 (아마도 일부 …

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ReLU 활성화가 SVM과 동일한 단일 계층 NeuralNetwork?
n 개의 입력과 단일 출력 (이진 분류 작업)이있는 간단한 단일 레이어 신경망이 있다고 가정합니다. 출력 노드에서 활성화 함수를 시그 모이 드 함수로 설정하면 결과는 로지스틱 회귀 분류기입니다. 이 시나리오에서 출력 활성화를 ReLU (정류 된 선형 단위)로 변경하면 결과 구조가 SVM과 같거나 비슷합니까? 왜 그렇지 않습니까?

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간단한 퍼셉트론을 커널 화하는 방법?
비선형 경계의 분류 문제는 단순한 퍼셉트론 으로 해결할 수 없습니다 . 다음 R 코드는 설명을위한 것이며 Python 의이 예제 를 기반으로합니다 . nonlin <- function(x, deriv = F) { if (deriv) x*(1-x) else 1/(1+exp(-x)) } X <- matrix(c(-3,1, -2,1, -1,1, 0,1, 1,1, 2,1, 3,1), ncol=2, byrow=T) y <- c(0,0,1,1,1,0,0) syn0 …

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그래프 커널 SVM 하이퍼 파라미터 튜닝에는 어떤 방법이 있습니까?
그래프 에 존재하는 데이터가 있습니다 . 꼭짓점은 두 클래스 중 하나에 속하며 두 클래스 를 구별하기 위해 SVM을 훈련시키는 데 관심이 있습니다. 이것에 대한 하나의 적절한 커널은 인 확산 커널 , 는 IS 라플라시안 의 및 튜닝 파라미터이다.y i ∈ { − 1 , 1 }G = ( V, E)G=(V,E)G=(V,E)와이나는∈ …

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다중 클래스 분류에서 Scikit SVM의 출력은 항상 동일한 레이블을 제공합니다
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 …

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작은 표본 크기 데이터에 대한 훈련, 교차 검증 및 테스트 세트 크기를 선택하는 방법은 무엇입니까?
샘플 크기가 작고 (예 : N = 100) 두 개의 클래스가 있다고 가정합니다. 머신 러닝을위한 교육, 교차 검증 및 테스트 세트 크기를 어떻게 선택해야합니까? 나는 직관적으로 선택합니다 훈련 세트 크기는 50 교차 검증 세트 크기 25 및 테스트 크기는 25입니다. 그러나 아마도 이것은 다소 의미가 있습니다. 이 값들을 어떻게 결정해야합니까? …

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ARIMA 모델의 관측치 48에서 혁신적인 특이 치를 어떻게 통합합니까?
데이터 세트를 작업 중입니다. 일부 모델 식별 기술을 사용한 후 ARIMA (0,2,1) 모델을 만들었습니다. R detectIO의 패키지 TSA에 있는 함수를 사용하여 48 번째 원본 데이터 세트에서 혁신적인 이상치 (IO) 를 감지했습니다 . 이 특이 치를 내 모델에 어떻게 통합하여 예측 목적으로 사용할 수 있습니까? R에서 예측할 수 없기 때문에 ARIMAX …
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2 차원 공간에 일련의 포인트가 주어지면 어떻게 SVM을위한 하나의 설계 결정 기능을 수행 할 수 있습니까?
누군가가 SVM 의사 결정 기능을 설계하는 방법을 설명해 줄 수 있습니까? 또는 구체적인 예를 설명하는 리소스를 알려주십시오. 편집하다 아래 예에서 방정식 는 클래스를 최대 마진으로 구분합니다. 그러나 다음과 같은 형식으로 가중치를 조정하고 초평면에 대한 방정식을 작성하는 방법은 무엇입니까?X2=1.5X2=1.5X_2 = 1.5 H1:w0+w1x1+w2x2≥1H2:w0+w1x1+w2x2≤−1forYi=+1forYi=−1.H1:w0+w1x1+w2x2≥1forYi=+1H2:w0+w1x1+w2x2≤−1forYi=−1.\begin{array}{ll} H_1 : w_0+w_1x_1+w_2x_2 \ge 1 & \text{for}\; Y_i = …
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당뇨병의 SVM 분류 개선
당뇨병을 예측하기 위해 SVM을 사용하고 있습니다. 이 목적으로 BRFSS 데이터 세트를 사용하고 있습니다. 데이터 세트의 크기는 이며 비뚤어집니다. 목표 변수에서 s 의 비율 은 이고 s는 나머지 구성합니다 .11 % 89 %432607 × 136432607×136432607 \times 136Y11 %11%11\%N89 %89%89\% 데이터 세트에서 독립 변수 15중 하나만 사용 136하고 있습니다. 데이터 세트를 줄이는 …

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모형 우도가 null보다 유의하게 높지 않은 경우 (GAM) 회귀 계수의 의의
R 패키지 gamlss를 사용 하고 데이터가 0으로 증가하는 베타 분포를 가정 하고 GAM 기반 회귀 분석을 실행 중 입니다. 내 모델에는 단일 설명 변수 만 있으므로 기본적으로 다음과 같습니다 mymodel = gamlss(response ~ input, family=BEZI). 알고리즘은 설명 변수가 평균 ( )에 미치는 영향 대한 계수 와 대한 관련 p- 값을 …

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어떤 커널 방법이 최상의 확률 출력을 제공합니까?
최근에 기본 이벤트의 확률을 추정하기 위해 Platt의 SVM 출력 스케일링을 사용했습니다. 더 직접적인 대안은 "Kernel logistic Regression"(KLR) 및 관련 "Import Vector Machine"으로 보입니다. 누구나 확률 출력을 제공하는 커널 방법이 현재 최첨단인지 알 수 있습니까? KLR의 R 구현이 존재합니까? 당신의 도움을 주셔서 대단히 감사합니다!

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SVM은 어떻게 템플릿 일치합니까?
SVM에 대해 읽고 최적화 문제를 해결하고 있으며 최대 마진 아이디어가 매우 합리적이라는 것을 알게되었습니다. 이제 커널을 사용하면 비선형 분리 경계까지도 찾을 수 있습니다. 지금까지 SVM (특수 커널 머신)과 커널 머신이 신경망과 어떤 관련이 있는지 전혀 모른다. Yann Lecun => 의 의견을 고려 하십시오 . kernel methods were a form of …

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