Данные имеют много функций (например, 100), а количество экземпляров равно 100 000. Данные редки. Я хочу соответствовать данным, используя логистическую регрессию или SVM. Как я узнаю, являются ли объекты линейными или нелинейными, чтобы я мог использовать трюк ядра, если он...
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...
Я работаю над классификацией стадии сна. Я читал некоторые исследовательские статьи на эту тему, многие из них использовали SVM или метод ансамбля. Является ли хорошей идеей использовать сверточную нейронную сеть для классификации одномерного сигнала ЭЭГ? Я новичок в такой работе. Простите, если я...
Чтобы использовать SVM или нейронную сеть, необходимо преобразовать (закодировать) категориальные переменные в числовые переменные. Обычный метод в этом случае - использовать 0-1 двоичные значения с k-ным категориальным значением, преобразованным в (0,0, .. ., 1,0, ... 0) (1 находится в k-й...
Окончательное редактирование со всеми обновленными ресурсами: Для проекта я применяю алгоритмы машинного обучения для классификации. Задача: довольно ограниченные помеченные данные и гораздо больше непомеченных данных. Цели: Применить классификацию под наблюдением Применять как-то...
Учитывая векторы поддержки линейного SVM, как я могу вычислить уравнение границы
Какое определение для "пространственного объекта"? Например, читая о SVM, я читал о «сопоставлении с пространством объектов». Когда я читал о CART, я читал о «разбиении на функциональное пространство». Я понимаю, что происходит, особенно для CART, но я думаю, что есть какое-то определение, которое...
Мне нужно классифицировать URL-адреса по категориям. Скажем, у меня есть 15 категорий, к которым я планирую обнулить каждый URL. Классификатор с 15 путями лучше? Где у меня есть 15 меток и генерировать функции для каждой точки данных. Или построить 15 бинарных классификаторов, скажем: Movie или...
Я знаю, что SVM - это двоичный классификатор. Я хотел бы расширить его до мультикласса SVM. Какой самый лучший и, возможно, самый простой способ это сделать? код: в MATLAB u=unique(TrainLabel); N=length(u); if(N>2) itr=1; classes=0; while((classes~=1)&&(itr<=length(u)))...
Может кто-нибудь объяснить мне преимущества и недостатки классификации SVM, которая отличает ее от других
У меня есть пространство 35 измерений (атрибуты). Моя аналитическая проблема - простая классификационная. Из 35 измерений более 25 являются категориальными, и каждый атрибут принимает более 50 типов значений. В этом случае введение фиктивной переменной также не будет работать для меня. Как я могу...
В прошлом году на NIPS 2017 Али Рахими и Бен Рехт выиграли тест на награду за свою работу «Случайные функции для крупномасштабных машин с ядром», где они представили случайные функции, которые впоследствии были кодифицированы как алгоритм случайных кухонных раковин. В рамках публикации своего...
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,...
В небольшой проблеме классификации текста, которую я рассматривал, Наивный Байес демонстрирует производительность, аналогичную или превышающую SVM, и я был очень смущен. Мне было интересно, какие факторы определяют триумф одного алгоритма над другим. Существуют ли ситуации, когда нет смысла...
Я работаю со многими алгоритмами: RandomForest, DecisionTrees, NaiveBayes, SVM (kernel = linear и rbf), KNN, LDA и XGBoost. Все они были довольно быстрыми, кроме SVM. Именно тогда я узнал, что для ускорения работы требуется масштабирование функций. Тогда я начал задаваться вопросом, должен ли я...
Ниже приведены 6 границ принятия решений. Границы решения - фиолетовые линии. Точки и крестики - это два разных набора данных. Мы должны решить, какой из них: Линейный СВМ Ядро SVM (Полиномиальное ядро порядка 2) Perceptron Логистическая регрессия Нейронная сеть (1 скрытый слой с 10 выпрямленными...
Я использую модели SVM для краткосрочного прогнозирования загрязнителей воздуха. Для обучения новой модели мне нужно найти соответствующие метапараметры для модели SVM (я имею в виду C, гамма и т. Д.). Документация libsvm (и многие другие книги, которые я читал) предлагает использовать поиск по...
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 понимаю, что одноклассные SVM (OSVM) были предложены с учетом отсутствия отрицательных данных, и что они стремятся найти границы решений, которые разделяют положительный набор и некоторую отрицательную опорную точку, скажем, источник. В работе 2011 года предлагаются « Образцы SVM» (ESVM), которые...
У меня очень несбалансированный набор тестовых данных. Положительный набор состоит из 100 случаев, а отрицательный - 1500 случаев. Что касается обучения, у меня больше кандидатов: в наборе положительных тренировок 1200 случаев, а в наборе отрицательных - 12000 случаев. Для такого сценария у меня...