Итак, я новичок в области ОД и пытаюсь провести некоторую классификацию. Моя цель - предсказать исход спортивного события. Я собрал некоторые исторические данные и сейчас пытаюсь обучить классификатор. Я получил около 1200 сэмплов, 0,2 из которых я разделил для целей тестирования, другие я включил...
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...
В моем проекте я хочу создать модель логистической регрессии для прогнозирования двоичной классификации (1 или 0). У меня есть 15 переменных, 2 из которых являются категориальными, а остальные представляют собой смесь непрерывных и дискретных переменных. Чтобы соответствовать модели логистической...
Так что я играл с SVM, и мне интересно, хорошо ли это делать: У меня есть набор непрерывных функций (от 0 до 1) и набор категориальных функций, которые я преобразовал в фиктивные переменные. В этом конкретном случае я кодирую дату измерения в фиктивной переменной: У меня есть 3 периода, из которых...
Места, которые я читал о проклятии размерности, объясняют его в первую очередь в связи с kNN и линейными моделями в целом. Я регулярно вижу топ-рейтингов в Kaggle, использующих тысячи функций в наборе данных, который вряд ли имеет 100 тыс. Точек данных. Они в основном используют Boosted деревья и...
При выполнении линейной классификации SVM часто бывает полезно нормализовать тренировочные данные, например, путем вычитания среднего значения и деления на стандартное отклонение, а затем масштабировать данные теста со средним и стандартным отклонением обучающих данных. Почему этот процесс резко...
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...
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...
Тесты перестановки (также называемые тестом рандомизации, тестом повторной рандомизации или точным тестом) очень полезны и оказываются полезными, когда предположение о нормальном распределении, требуемое, например, t-testне выполняется, и когда преобразование значений путем ранжирования...
Контекст : Я хочу , чтобы нарисовать линию в диаграмме рассеяния , что не появляется параметрическими, поэтому я использую geom_smooth()в ggplotв R. Он автоматически возвращает geom_smooth: method="auto" and size of largest group is >=1000, so using gam with formula: y ~ s(x, bs = "cs"). Use...
У меня есть несколько сомнений в интуитивном понимании SVM. Предположим, что мы обучили модель SVM для классификации с использованием некоторого стандартного инструмента, такого как SVMLight или LibSVM. Когда мы используем эту модель для прогнозирования тестовых данных, модель генерирует файл,...
У меня есть набор данных, как +--------+------+-------------------+ | income | year | use | +--------+------+-------------------+ | 46328 | 1989 | COMMERCIAL EXEMPT | | 75469 | 1998 | CONDOMINIUM | | 49250 | 1950 | SINGLE FAMILY | | 82354 | 2001 | SINGLE FAMILY | | 88281 | 1985 | SHOP & HOUSE |...
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...
Потери шарнира можно определить с помощью а потерю журнала можно определить как log ( 1 + exp ( - y i w T x i ) )max ( 0 , 1 - уявесTИкся)Максимум(0,1-YявесTИкся)\text{max}(0, 1-y_i\mathbf{w}^T\mathbf{x}_i)журнал ( 1 + опыт( - уявесTИкся) )журнал(1+ехр(-YявесTИкся))\text{log}(1 +...
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...
Я использовал один класс SVM , реализованный в scikit-learn, для своей исследовательской работы. Но у меня нет хорошего понимания этого. Может ли кто-нибудь дать простое, хорошее объяснение одного класса SVM...
Почему их называют "машинами"? Есть ли в этом контексте слово «машина»? (Подобное название «линейное программирование» может сбивать с толку, но мы знаем, почему оно называется...
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...
Я знаю, что логистическая регрессия находит гиперплоскость, которая разделяет тренировочные образцы. Я также знаю, что опорные векторные машины находят гиперплоскость с максимальным запасом. Мой вопрос: есть ли разница между логистической регрессией (LR) и машинами опорных векторов (SVM) в том, что...
SVM обрабатывает несбалансированный набор данных? Это какие-либо параметры (например, C или стоимость неправильной классификации), обрабатывающие несбалансированный набор...