Вопросы с тегом «libsvm»

134

Какое влияние оказывает C на SVM с линейным ядром?

В настоящее время я использую SVM с линейным ядром для классификации моих данных. На тренировочном наборе ошибок нет. Я перепробовал несколько значений параметра ( 10 - 5 , … , 10 2 ). Это не изменило ошибку на тестовом наборе.СCC10- 5, … , 10210−5,…,10210^{-5}, \dots, 10^2 Теперь я задаюсь...

machine-learning svm libsvm

31

формат данных libsvm [закрыто]

Закрыто. Этот вопрос не по теме . В настоящее время не принимает ответы. Хотите улучшить этот вопрос? Обновите вопрос, чтобы он соответствовал теме перекрестной проверки. Закрыт 10 месяцев назад . Я использую инструмент libsvm ( http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/ ) для классификации...

machine-learning svm python libsvm c++

27

Могут ли степени свободы быть нецелым числом?

Когда я использую GAM, он дает мне остаточный DF, (последняя строка в коде). Что это значит? Выходя за рамки примера GAM, в общем, может ли число степеней свободы быть нецелым числом?26,626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data =...

r degrees-of-freedom gam machine-learning pca lasso probability self-study bootstrap expected-value regression machine-learning linear-model probability simulation random-generation machine-learning distributions svm libsvm classification pca multivariate-analysis feature-selection archaeology r regression dataset simulation r regression time-series forecasting predictive-models r mean sem lavaan machine-learning regularization regression conv-neural-network convolution classification deep-learning conv-neural-network regression categorical-data econometrics r confirmatory-factor scale-invariance self-study unbiased-estimator mse regression residuals sampling random-variable sample probability random-variable convergence r survival weibull references autocorrelation hypothesis-testing distributions correlation regression statistical-significance regression-coefficients univariate categorical-data chi-squared regression machine-learning multiple-regression categorical-data linear-model pca factor-analysis factor-rotation classification scikit-learn logistic p-value regression panel-data multilevel-analysis variance bootstrap bias probability r distributions interquartile time-series hypothesis-testing normal-distribution normality-assumption kurtosis arima panel-data stata clustered-standard-errors machine-learning optimization lasso multivariate-analysis ancova machine-learning cross-validation

20

Предупреждение libsvm «достижение максимального числа итераций» и перекрестная проверка

Я использую libsvm в режиме C-SVC с полиномиальным ядром степени 2, и мне необходимо обучить несколько SVM. Каждый тренировочный набор имеет 10 функций и 5000 векторов. Во время обучения я получаю это предупреждение для большинства SVM, которые я тренирую: WARNING: reaching max number of iterations...

machine-learning cross-validation svm regularization libsvm

15

SVM для несбалансированных данных

Я хочу попытаться использовать машины опорных векторов (SVM) в моем наборе данных. Перед тем, как попытаться решить проблему, меня предупредили, что SVM плохо работают с крайне несбалансированными данными. В моем случае у меня может быть 95-98% 0 и 2-5% 1. Я пытался найти ресурсы, в которых...

svm libsvm unbalanced-classes

14

Можно ли добавить данные обучения к существующим моделям SVM?

Я использую libsvm и заметил, что каждый раз, когда я вызываю svmtrain (), я создаю новую модель, и кажется, что нет возможности поместить данные в существующую модель. Возможно ли это сделать однако? Я просто не вижу этот аспект в...

svm libsvm

14

Карет глмнет против cv.glmnet

Кажется, существует большая путаница при сравнении использования glmnetвнутри caretдля поиска оптимальной лямбды и использования cv.glmnetдля выполнения той же задачи. Было задано много вопросов, например: Модель классификации train.glmnet против cv.glmnet? Как правильно использовать glmnet с...

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

13

Проблема с либсвм е1071?

У меня есть набор данных с двумя перекрывающимися классами, семь точек в каждом классе, точки находятся в двухмерном пространстве. В R, и я бегу svmиз e1071пакета, чтобы построить разделяющую гиперплоскость для этих классов. Я использую следующую команду: svm(x, y, scale = FALSE, type =...

r machine-learning svm libsvm e1071

12

Точный критерий Фишера и гипергеометрическое распределение

Я хотел лучше понять точный критерий Фишера, поэтому я разработал следующий пример игрушки, где f и m соответствуют мужской и женской части, а n и y соответствуют «потреблению соды», например: > soda_gender f m n 0 5 y 5 0 Очевидно, это резкое упрощение, но я не хотел, чтобы контекст мешал....

fishers-exact hypergeometric clustering supervised-learning modeling econometrics r regression residuals heteroscedasticity independence distributions self-study matlab libsvm self-study conditional-probability conditional-expectation hypothesis-testing self-study multiple-comparisons mode statistical-significance chi-squared multiple-comparisons maximum-likelihood poisson-process optimization uncertainty genetic-algorithms bayesian model-selection overfitting maximum-likelihood optimization approximation r prediction model-evaluation r machine-learning survival neural-networks cox-model machine-learning bayesian bayesian-network hierarchical-bayesian pooling

10

Модель истории дискретного времени (выживания) в R

Я пытаюсь вписать модель с дискретным временем в R, но я не уверен, как это сделать. Я читал, что вы можете организовать зависимую переменную в разных строках, по одной для каждого временного наблюдения, и использовать glmфункцию со ссылкой logit или cloglog. В этом смысле, у меня есть три колонки:...

r survival pca sas matlab neural-networks r logistic spatial spatial-interaction-model r time-series econometrics var statistical-significance t-test cross-validation sample-size r regression optimization least-squares constrained-regression nonparametric ordinal-data wilcoxon-signed-rank references neural-networks jags bugs hierarchical-bayesian gaussian-mixture r regression svm predictive-models libsvm scikit-learn probability self-study stata sample-size spss wilcoxon-mann-whitney survey ordinal-data likert group-differences r regression anova mathematical-statistics normal-distribution random-generation truncation repeated-measures variance variability distributions random-generation uniform regression r generalized-linear-model goodness-of-fit data-visualization r time-series arima autoregressive confidence-interval r time-series arima autocorrelation seasonality hypothesis-testing bayesian frequentist uninformative-prior correlation matlab cross-correlation

10

Выход Scikit SVM в мультиклассовой классификации всегда дает одинаковую метку

В настоящее время я использую Scikit Learn со следующим кодом: clf = svm.SVC(C=1.0, tol=1e-10, cache_size=600, kernel='rbf', gamma=0.0, class_weight='auto') а затем подгонка и прогнозирование для набора данных с 7 различными метками. Я получил странный вывод. Независимо от того, какой метод...

svm scikit-learn libsvm multi-class optunity

9

Использование параметра Gamma с машинами опорных векторов

При использовании libsvmпараметр является параметром для функции ядра. Его значение по умолчанию установлено какγγ\gammaγ= 1количество функций.γзнак равно1количество функций.\gamma = \frac{1}{\text{number of features.}} Существуют ли теоретические рекомендации по настройке этого параметра помимо...

machine-learning svm data-mining libsvm kernel-trick

9

Какое ядро SVM использовать для решения проблемы двоичной классификации?

Я начинающий, когда дело доходит до поддержки векторных машин. Существуют ли рекомендации, в которых говорится, какое ядро (например, линейное, полиномиальное) лучше всего подходит для конкретной задачи? В моем случае я должен классифицировать веб-страницы в зависимости от того, содержат ли они...

classification svm model-selection libsvm kernel-trick