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...
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 =...
Имея ограниченные знания о SVM, он подходит для короткой и полной матрицы данных (много функций и не слишком много экземпляров), но не для больших данных.ИксXX Я понимаю, что одной из причин является то, что матрица ядра - это матрица n × n, где n - количество экземпляров в данных. Если мы скажем,...
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...
Задача Подтвердите правильность понимания KKT или нет. Ищите дальнейшие объяснения и подтверждения на KKT. Фон Попытка понять условия KKT, особенно дополнительные, которые всегда всплывают в статьях SVM. Мне не нужен список абстрактных формул, но мне нужно конкретное, интуитивное и графическое...
SVM для классификации имеют для меня интуитивный смысл: я понимаю, как минимизация дает максимальный запас. Однако я не понимаю эту цель в контексте регрессии. Различные тексты ( здесь и здесь ) описывают это как максимизацию «плоскостности». Зачем нам это делать? Что в регрессии эквивалентно...
У меня есть 12 положительных тренировочных наборов (раковые клетки, обработанные лекарствами с каждым из 12 различных механизмов действия). Для каждого из этих положительных обучающих наборов я хотел бы обучить машину опорных векторов, чтобы отличить ее от отрицательного набора равного размера,...
Я пытаюсь построить SVM из данных обучения, где одна группа представлена больше, чем другая. Тем не менее, группы будут в равной степени представлены в возможных данных испытаний. Поэтому я хотел бы использовать class.weightsпараметр e1071интерфейса пакета R, libsvmчтобы сбалансировать влияние...
У меня есть 2 общих / более теоретических вопроса. 1) Мне интересно, как SVM обрабатывают переменные взаимодействия при построении прогностических моделей. Например, если у меня есть две функции f1 и f2, а цель зависит от f1, f2 и, скажем, f1 * f2 (или некоторой функции h (f1, f2)), подходит ли SVM...
Я пытаюсь классифицировать сообщения по различным категориям, используя SVM. Я составил список желаемых слов / символов из учебного набора. Для каждого вектора, который представляет сообщение, я устанавливаю соответствующую строку, 1если слово присутствует: "корпус" это: [Мария, маленькая, ягненок,...
В машинном обучении (для проблем регрессии) я часто вижу среднеквадратическую ошибку (MSE) или среднюю абсолютную ошибку (MAE), используемую в качестве функции ошибки для минимизации (плюс термин регуляризации). Мне интересно, есть ли ситуации, когда использование коэффициента корреляции было бы...
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 создал эту кривую обучения, и я хочу знать, страдает ли моя модель SVM смещением или дисперсией? Как я могу сделать вывод из этого графика?
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....
В этом вопросе. Существует ли метод построения деревьев решений, который учитывает структурированные / иерархические / многоуровневые предикторы? - они упоминают метод данных панели для деревьев. Существуют ли специальные методы данных панели для поддержки векторных машин и нейронных сетей? Если...
Я нашел много статей, в которых говорится, что методы повышения чувствительны к выбросам, но нет статей, объясняющих почему. По моему опыту, выбросы плохи для любого алгоритма машинного обучения, но почему методы повышения выделяются как особенно чувствительные? Как бы оценили следующие алгоритмы с...
Я пытаюсь понять процесс обучения линейной поддержки векторной машины . Я понимаю, что свойства SMV позволяют оптимизировать их гораздо быстрее, чем с помощью решателя квадратичного программирования, но в целях обучения я хотел бы посмотреть, как это работает. Учебные данные set.seed(2015) df <-...
Оптимальная гиперплоскость в SVM определяется как: w⋅x+b=0,w⋅x+b=0,\mathbf w \cdot \mathbf x+b=0, где представляет порог. Если у нас есть некоторое отображение которое отображает входное пространство на некоторое пространство , мы можем определить SVM в пространстве , где оптимальной...
Я знаю основы SVM и SVR, но до сих пор не понимаю, как проблема нахождения гиперплоскости, которая максимизирует запас, вписывается в SVR. Во-вторых, я прочитал кое-что о используемом в качестве предела терпимости в SVR. Что это означает?εϵ\epsilon В-третьих, есть ли разница между параметрами...
Меня интересуют теоретические результаты для обобщающей способности машин опорных векторов, например, оценки вероятности ошибки классификации и размерности Вапника-Червоненкиса (VC) этих машин. Однако, читая литературу, у меня сложилось впечатление, что некоторые похожие повторяющиеся результаты...