Вопросы с тегом «svm»

Машины опорных векторов (SVM) - это популярный алгоритм машинного обучения с учителем, который можно использовать для классификации или регрессии.

76
SVM с использованием scikit learn работает бесконечно и никогда не завершает выполнение

Я пытаюсь запустить SVR, используя scikit learn (python) для обучающего набора данных, имеющего 595605 строк и 5 столбцов (функций), и тестового набора данных, имеющего 397070 строк. Данные были предварительно обработаны и упорядочены. Я могу успешно запустить тестовые примеры, но, выполнив мой...

python svm scikit-learn
58
Машины опорных векторов по-прежнему считаются «современными» в своей нише?

Этот вопрос является ответом на комментарий, который я увидел по другому вопросу. Комментарий касался учебного курса по машинному обучению на Coursera, а также «SVM не так часто используются в наши дни». Я только что закончил соответствующие лекции сам, и мое понимание SVM состоит в том, что они...

data-mining svm state-of-the-art
28
Когда использовать Random Forest поверх SVM и наоборот?

Когда можно использовать Random Forestснова SVMи наоборот? Я понимаю, что cross-validationсравнение моделей является важным аспектом выбора модели, но здесь я хотел бы узнать больше о практических правилах и эвристике этих двух методов. Может кто-нибудь объяснить, какие тонкости, сильные и слабые...

machine-learning classification random-forest svm
22
Как рассчитать mAP для задачи обнаружения для PASCAL VOC Challenge?

Как рассчитать mAP (среднее значение точности) для задачи обнаружения для таблиц лидеров Vascal Pascal? http://host.robots.ox.ac.uk:8080/leaderboard/displaylb.php?challengeid=11&compid=4 Там сказано - на странице 11 : http://homepages.inf.ed.ac.uk/ckiw/postscript/ijcv_voc09.pdf Средняя точность...

machine-learning neural-network svm computer-vision object-recognition
19
Можете ли вы объяснить разницу между SVC и LinearSVC в scikit-learn?

Я недавно начал учиться работать с sklearnи только что столкнулся с этим странным результатом. Я использовал digitsдоступный набор данных, sklearnчтобы попробовать разные модели и методы оценки. Когда я тестировал модель машины опорных векторов на данных, я обнаружил, что есть два разных класса...

svm scikit-learn
17
Выберите алгоритм двоичной классификации

У меня есть проблема двоичной классификации: Примерно 1000 образцов в тренировочном наборе 10 атрибутов, включая двоичные, числовые и категориальные Какой алгоритм является лучшим выбором для этого типа проблемы? По умолчанию я собираюсь начать с SVM (предварительно имея номинальные значения...

classification binary svm random-forest logistic-regression
17
Используйте liblinear на больших данных для семантического анализа

Я использую Libsvm для обучения данных и прогнозирования классификации по проблеме семантического анализа . Но он имеет производительность вопрос о крупномасштабных данных, поскольку касается семантического анализа п-размерности задачи. В прошлом году был выпущен Liblinear , и он может решить...

machine-learning bigdata libsvm
16
Как повысить точность классификаторов?

Я использую пример OpenCV letter_recog.cpp для экспериментов со случайными деревьями и другими классификаторами. Этот пример имеет реализации шести классификаторов - случайных деревьев, бустинга, MLP, kNN, наивных байесовских и SVM. Используется набор данных для распознавания букв UCI с 20000...

machine-learning classification svm accuracy random-forest
16
Какие задачи обучения подходят для машин опорных векторов?

Какие отличительные признаки или свойства указывают на то, что определенная проблема обучения может быть решена с использованием машин опорных векторов? Другими словами, что, когда вы видите проблему обучения, заставляет вас говорить: «О, я определенно должен использовать SVM для этого», а не...

machine-learning svm supervised-learning unsupervised-learning
16
сделать морскую карту тепла больше

Я создаю corr()DF из оригинального DF. corr()ДФ вышел 70 X 70 и невозможно представить себе Heatmap ... sns.heatmap(df). Если я попытаюсь отобразить corr = df.corr(), таблица не умещается на экране, и я вижу все корреляции. Это способ печати всего, dfнезависимо от его размера, или контроля размера...

visualization pandas plotting machine-learning neural-network svm decision-trees svm efficiency python linear-regression machine-learning nlp topic-model lda named-entity-recognition naive-bayes-classifier association-rules fuzzy-logic kaggle deep-learning tensorflow inception classification feature-selection feature-engineering machine-learning scikit-learn tensorflow keras encoding nlp text-mining nlp rnn python neural-network feature-extraction machine-learning predictive-modeling python r linear-regression clustering r ggplot2 neural-network neural-network training python neural-network deep-learning rnn predictive-modeling databases sql programming distribution dataset cross-validation neural-network deep-learning rnn machine-learning machine-learning python deep-learning data-mining tensorflow visualization tools sql embeddings orange feature-extraction unsupervised-learning gan machine-learning python data-mining pandas machine-learning data-mining bigdata apache-spark apache-hadoop deep-learning python convnet keras aggregation clustering k-means r random-forest decision-trees reference-request visualization data pandas plotting neural-network keras rnn theano deep-learning tensorflow inception predictive-modeling deep-learning regression sentiment-analysis nlp encoding deep-learning python scikit-learn lda convnet keras predictive-modeling regression overfitting regression svm prediction machine-learning similarity word2vec information-retrieval word-embeddings neural-network deep-learning rnn
12
Сколько ячеек LSTM я должен использовать?

Существуют ли какие-либо практические правила (или фактические правила), касающиеся минимального, максимального и «разумного» количества ячеек LSTM, которые я должен использовать? В частности, я имею в виду BasicLSTMCell из TensorFlow и num_unitsсвойства. Пожалуйста, предположите, что у меня есть...

rnn machine-learning r predictive-modeling random-forest python language-model sentiment-analysis encoding machine-learning deep-learning neural-network dataset caffe classification xgboost multiclass-classification unbalanced-classes time-series descriptive-statistics python r clustering machine-learning python deep-learning tensorflow machine-learning python predictive-modeling probability scikit-learn svm machine-learning python classification gradient-descent regression research python neural-network deep-learning convnet keras python tensorflow machine-learning deep-learning tensorflow python r bigdata visualization rstudio pandas pyspark dataset time-series multilabel-classification machine-learning neural-network ensemble-modeling kaggle machine-learning linear-regression cnn convnet machine-learning tensorflow association-rules machine-learning predictive-modeling training model-selection neural-network keras deep-learning deep-learning convnet image-classification predictive-modeling prediction machine-learning python classification predictive-modeling scikit-learn machine-learning python random-forest sampling training recommender-system books python neural-network nlp deep-learning tensorflow python matlab information-retrieval search search-engine deep-learning convnet keras machine-learning python cross-validation sampling machine-learning
11
Что происходит, когда мы обучаем линейный SVM нелинейно разделяемым данным?

Что происходит, когда мы обучаем базовую опорную векторную машину (линейное ядро ​​и отсутствие мягкого поля) на нелинейно разделимых данных? Задача оптимизации неосуществима, так что возвращает алгоритм...

machine-learning svm
11
Интуиция для параметра регуляризации в SVM

Как изменение параметра регуляризации в SVM изменяет границу решения для неразделимого набора данных? Визуальный ответ и / или некоторый комментарий об ограничивающем поведении (для большой и маленькой регуляризации) был бы очень...

svm
11
Последствия масштабирования объектов

В настоящее время я использую SVM и масштабирую свои тренировочные возможности до диапазона [0,1]. Сначала я подгоняю / преобразовываю свой тренировочный набор, а затем применяю то же преобразование к своему испытательному набору. Например: ### Configure transformation and apply to training set...

machine-learning svm feature-scaling
10
Лучшие языки для научных вычислений [закрыто]

Закрыто . Этот вопрос должен быть более сфокусированным . В настоящее время он не принимает ответы. Хотите улучшить этот вопрос? Обновите вопрос, чтобы он был сосредоточен только на одной проблеме, отредактировав этот пост . Закрыто 5 лет назад . Похоже, что большинство языков имеют некоторое...

efficiency statistics tools knowledge-base machine-learning neural-network deep-learning optimization hyperparameter machine-learning time-series categorical-data logistic-regression python visualization bigdata efficiency classification binary svm random-forest logistic-regression data-mining sql experiments bigdata efficiency performance scalability distributed bigdata nlp statistics education knowledge-base definitions machine-learning recommender-system evaluation efficiency algorithms parameter efficiency scalability sql statistics visualization knowledge-base education machine-learning r python r text-mining sentiment-analysis machine-learning machine-learning python neural-network statistics reference-request machine-learning data-mining python classification data-mining bigdata usecase apache-hadoop map-reduce aws education feature-selection machine-learning machine-learning sports data-formats hierarchical-data-format bigdata apache-hadoop bigdata apache-hadoop python visualization knowledge-base classification confusion-matrix accuracy bigdata apache-hadoop bigdata efficiency apache-hadoop distributed machine-translation nlp metadata data-cleaning text-mining python pandas machine-learning python pandas scikit-learn bigdata machine-learning databases clustering data-mining recommender-system
9
Выбор функции для опорных векторных машин

Мой вопрос в три раза В контексте «Kernelized» поддержка векторных машин Желателен ли выбор переменной / функции - тем более, что мы упорядочиваем параметр C, чтобы предотвратить переоснащение, и основной причиной внедрения ядер в SVM является увеличение размерности проблемы, в таком случае...

svm feature-selection scikit-learn
9
Какова связь между SVM и потерей шарнира?

Мы с коллегой пытаемся понять разницу между логистической регрессией и SVM. Очевидно, они оптимизируют различные целевые функции. Является ли SVM таким простым, как сказать, что это дискриминационный классификатор, который просто оптимизирует потерю шарнира? Или это сложнее, чем это? Как векторы...

svm logistic-regression hinge-loss