Как я могу понять, что делает ядро RBF в SVM? Я имею в виду, что понимаю математику, но есть ли способ почувствовать, когда это ядро будет полезным? Будут ли результаты от kNN связаны с SVM / RBF, поскольку RBF содержит векторные расстояния? Есть ли способ почувствовать ядро полинома? Я знаю,...
Больше общего вопроса. Я использую rbf SVM для прогнозного моделирования. Я думаю, что моя текущая программа определенно нуждается в ускорении. Я использую Scikit Learn с грубым, чтобы точный поиск сетки + перекрестная проверка. Каждый запуск SVM занимает около минуты, но со всеми итерациями я все...
Я пытаюсь понять интуицию ядра SVM. Теперь я понимаю, как работает линейный SVM, благодаря чему создается линия принятия решений, которая разбивает данные как можно лучше. Я также понимаю принцип, лежащий в основе переноса данных в многомерное пространство, и то, как это может облегчить нахождение...
Как доказать, что для радиальной базисной функции не существует конечномерного пространства признаковHтакого, что для некоторогоимеем?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...
Часто говорят, что регрессия Гауссова процесса соответствует (GPR) байесовской линейной регрессии с (возможно) бесконечным количеством базисных функций. В настоящее время я пытаюсь понять это в деталях, чтобы понять, какие модели я могу выразить, используя GPR. Как вы думаете, это хороший подход,...
Кажется, есть много алгоритмов машинного обучения, которые полагаются на функции ядра. SVM и NN, чтобы назвать, но два. Итак, каково определение функции ядра и каковы требования для ее...
Недавно я узнал об использовании трюка Ядра, который отображает данные в пространства более высоких измерений в попытке линеаризовать данные в этих измерениях. Есть ли случаи, когда я должен избегать использования этой техники? Это просто вопрос поиска правильной функции ядра? Для линейных данных...
Как я могу доказать, что точечное произведение двух функций ядра является функцией
Закрыто. Этот вопрос не по теме . В настоящее время он не принимает ответы. Хотите улучшить этот вопрос? Обновите вопрос, чтобы он соответствовал теме перекрестной проверки. Закрыто 3 года назад . У меня есть пустой массив с m столбцами и n строками, столбцы с размерами и точками данных строк....
Я запустил SVM для данного набора данных и сделал следующее наблюдение: если я изменю количество функций для построения классификатора, число результирующих векторов поддержки также будет изменено. Я хотел бы знать, как объяснить такой...
Я новичок в ядрах и попал в ловушку при попытке ядра KNN. прелиминарии Я использую ядро с полиномами: K(x,y)=(1+⟨x,y⟩)dK(x,y)=(1+⟨x,y⟩)dK(\mathbf{x},\mathbf{y}) = (1 + \langle \mathbf{x},\mathbf{y} \rangle)^d Ваш типичный евклидов kNN использует следующую метрику расстояния:...
Я читал о методе Nyström для апроксимации ядра низкого ранга. Этот метод реализован в scikit-learn [1] как метод проецирования выборок данных в низкосортное приближение отображения характеристик ядра. Насколько мне известно, данный учебный набор и функция ядра, она генерирует низкокачественного...
Какими способами можно выбрать, какое ядро приведет к хорошему разделению данных при окончательном выводе данных ядром PCA (анализ основных компонентов), и как оптимизировать параметры ядра? Условия Лаймана, если это возможно, будут высоко оценены, и ссылки на статьи, которые объясняют такие...
Я хотел бы обучить SVM для классификации дел (ИСТИНА / ЛОЖЬ) на основе 20 атрибутов. Я знаю, что некоторые из этих атрибутов тесно взаимосвязаны. Поэтому мой вопрос: чувствителен ли SVM к корреляции или избыточности между функциями? Любая...
Ридж регрессия может быть выражена как у = ( X ' X + I г ) - 1 X х , где у являюсь прогнозируемым метка, я d в d × d определить матрицу, х объект мы пытаемся найти лейбл для, и х в п × d матрица п объектов х я = ( х я , 1 , . . .y^=(X′X+aId)−1Xxy^=(X′X+aId)−1Xx\hat{y} = (\mathbf{X'X} +...
У коллеги есть функция и для наших целей это черный ящик. Функция измеряет сходство s ( a , b ) двух объектов.ssss(a,b)s(a,b)s(a,b) Мы точно знаем, что обладает следующими свойствами:sss Значения сходства представляют собой действительные числа от 0 до 1 включительно. Только объекты, которые...
Методы ядра очень эффективны во многих контролируемых задачах классификации. Итак, каковы ограничения методов ядра и когда использовать методы ядра? Каковы успехи методов ядра, особенно в эпоху крупномасштабных данных? В чем разница между методами ядра и обучением нескольких экземпляров? Если...
Это всего лишь пример, с которым я сталкивался несколько раз, поэтому у меня нет примеров данных. Запуск модели линейной регрессии в R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1является непрерывной переменной x2является категориальным и имеет три значения, например, «Низкий», «Средний» и «Высокий». Однако вывод,...
Какое-то время казалось, что ядра Фишера могут стать популярными, поскольку они, похоже, являются способом построения ядер из вероятностных моделей. Однако я редко видел, чтобы они использовались на практике, и у меня есть все основания полагать, что они не очень хорошо работают. Они полагаются на...
У меня есть некоторые данные, которые существуют на графе . Вершины принадлежат одному из двух классов y i ∈ { - 1 , 1 } , и я заинтересован в обучении SVM различать эти два класса. Одним подходящее ядро для этого является в диффузии ядро , К = ехру ( - β L ) , где L является лапласианом из G и β...