Вопросы с тегом «svm»

Я построил свою модель. Теперь я хочу нарисовать диаграмму сетевой архитектуры для моей исследовательской работы. Пример показан ниже:

78 machine-learning  neural-network  deep-learning  svm  software-recommendation 

Я пытаюсь запустить SVR, используя scikit learn (python) для обучающего набора данных, имеющего 595605 строк и 5 столбцов (функций), и тестового набора данных, имеющего 397070 строк. Данные были предварительно обработаны и упорядочены. Я могу успешно запустить тестовые примеры, но, выполнив мой набор данных и оставив его работать более часа, я …

76 python  svm  scikit-learn 

Этот вопрос является ответом на комментарий, который я увидел по другому вопросу. Комментарий касался учебного курса по машинному обучению на Coursera, а также «SVM не так часто используются в наши дни». Я только что закончил соответствующие лекции сам, и мое понимание SVM состоит в том, что они представляют собой надежный …

58 data-mining  svm  state-of-the-art 

Когда можно использовать Random Forestснова SVMи наоборот? Я понимаю, что cross-validationсравнение моделей является важным аспектом выбора модели, но здесь я хотел бы узнать больше о практических правилах и эвристике этих двух методов. Может кто-нибудь объяснить, какие тонкости, сильные и слабые стороны классификаторов, а также проблемы, которые лучше всего подходят для …

28 machine-learning  classification  random-forest  svm 

Как рассчитать mAP (среднее значение точности) для задачи обнаружения для таблиц лидеров Vascal Pascal? http://host.robots.ox.ac.uk:8080/leaderboard/displaylb.php?challengeid=11&compid=4 Там сказано - на странице 11 : http://homepages.inf.ed.ac.uk/ckiw/postscript/ijcv_voc09.pdf Средняя точность (AP). Для задачи VOC2007 интерполированная средняя точность (Salton and Mcgill 1986) использовалась для оценки как классификации, так и обнаружения. Для заданной задачи и класса кривая …

22 machine-learning  neural-network  svm  computer-vision  object-recognition 

Я недавно начал учиться работать с sklearnи только что столкнулся с этим странным результатом. Я использовал digitsдоступный набор данных, sklearnчтобы попробовать разные модели и методы оценки. Когда я тестировал модель машины опорных векторов на данных, я обнаружил, что есть два разных класса sklearnдля классификации SVM: SVCи LinearSVC, где первый использует …

19 svm  scikit-learn 

У меня есть проблема двоичной классификации: Примерно 1000 образцов в тренировочном наборе 10 атрибутов, включая двоичные, числовые и категориальные Какой алгоритм является лучшим выбором для этого типа проблемы? По умолчанию я собираюсь начать с SVM (предварительно имея номинальные значения атрибутов, преобразованные в двоичные объекты), поскольку он считается лучшим для относительно …

17 classification  binary  svm  random-forest  logistic-regression 

Какие отличительные признаки или свойства указывают на то, что определенная проблема обучения может быть решена с использованием машин опорных векторов? Другими словами, что, когда вы видите проблему обучения, заставляет вас говорить: «О, я определенно должен использовать SVM для этого», а не нейронные сети, деревья решений или что-то еще?

16 machine-learning  svm  supervised-learning  unsupervised-learning 

Я использую пример OpenCV letter_recog.cpp для экспериментов со случайными деревьями и другими классификаторами. Этот пример имеет реализации шести классификаторов - случайных деревьев, бустинга, MLP, kNN, наивных байесовских и SVM. Используется набор данных для распознавания букв UCI с 20000 экземплярами и 16 функциями, которые я разделил пополам для обучения и тестирования. …

16 machine-learning  classification  svm  accuracy  random-forest 

Я создаю corr()DF из оригинального DF. corr()ДФ вышел 70 X 70 и невозможно представить себе Heatmap ... sns.heatmap(df). Если я попытаюсь отобразить corr = df.corr(), таблица не умещается на экране, и я вижу все корреляции. Это способ печати всего, dfнезависимо от его размера, или контроля размера тепловой карты?

16 visualization  pandas  plotting  machine-learning  neural-network  svm  decision-trees  svm  efficiency  python  linear-regression  machine-learning  nlp  topic-model  lda  named-entity-recognition  naive-bayes-classifier  association-rules  fuzzy-logic  kaggle  deep-learning  tensorflow  inception  classification  feature-selection  feature-engineering  machine-learning  scikit-learn  tensorflow  keras  encoding  nlp  text-mining  nlp  rnn  python  neural-network  feature-extraction  machine-learning  predictive-modeling  python  r  linear-regression  clustering  r  ggplot2  neural-network  neural-network  training  python  neural-network  deep-learning  rnn  predictive-modeling  databases  sql  programming  distribution  dataset  cross-validation  neural-network  deep-learning  rnn  machine-learning  machine-learning  python  deep-learning  data-mining  tensorflow  visualization  tools  sql  embeddings  orange  feature-extraction  unsupervised-learning  gan  machine-learning  python  data-mining  pandas  machine-learning  data-mining  bigdata  apache-spark  apache-hadoop  deep-learning  python  convnet  keras  aggregation  clustering  k-means  r  random-forest  decision-trees  reference-request  visualization  data  pandas  plotting  neural-network  keras  rnn  theano  deep-learning  tensorflow  inception  predictive-modeling  deep-learning  regression  sentiment-analysis  nlp  encoding  deep-learning  python  scikit-learn  lda  convnet  keras  predictive-modeling  regression  overfitting  regression  svm  prediction  machine-learning  similarity  word2vec  information-retrieval  word-embeddings  neural-network  deep-learning  rnn 

Я новичок в машинном обучении. В SVM разделяющая гиперплоскость определяется как . Почему мы говорим, что вектор w ортогонален разделяющей гиперплоскости?Y= шTх + бy=wTx+by = w^T x + bвесww

13 machine-learning  svm 

Существуют ли какие-либо практические правила (или фактические правила), касающиеся минимального, максимального и «разумного» количества ячеек LSTM, которые я должен использовать? В частности, я имею в виду BasicLSTMCell из TensorFlow и num_unitsсвойства. Пожалуйста, предположите, что у меня есть проблема классификации, определяемая как: t - number of time steps n - length …

12 rnn  machine-learning  r  predictive-modeling  random-forest  python  language-model  sentiment-analysis  encoding  machine-learning  deep-learning  neural-network  dataset  caffe  classification  xgboost  multiclass-classification  unbalanced-classes  time-series  descriptive-statistics  python  r  clustering  machine-learning  python  deep-learning  tensorflow  machine-learning  python  predictive-modeling  probability  scikit-learn  svm  machine-learning  python  classification  gradient-descent  regression  research  python  neural-network  deep-learning  convnet  keras  python  tensorflow  machine-learning  deep-learning  tensorflow  python  r  bigdata  visualization  rstudio  pandas  pyspark  dataset  time-series  multilabel-classification  machine-learning  neural-network  ensemble-modeling  kaggle  machine-learning  linear-regression  cnn  convnet  machine-learning  tensorflow  association-rules  machine-learning  predictive-modeling  training  model-selection  neural-network  keras  deep-learning  deep-learning  convnet  image-classification  predictive-modeling  prediction  machine-learning  python  classification  predictive-modeling  scikit-learn  machine-learning  python  random-forest  sampling  training  recommender-system  books  python  neural-network  nlp  deep-learning  tensorflow  python  matlab  information-retrieval  search  search-engine  deep-learning  convnet  keras  machine-learning  python  cross-validation  sampling  machine-learning 

В настоящее время я использую SVM и масштабирую свои тренировочные возможности до диапазона [0,1]. Сначала я подгоняю / преобразовываю свой тренировочный набор, а затем применяю то же преобразование к своему испытательному набору. Например: ### Configure transformation and apply to training set min_max_scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) X_train = min_max_scaler.fit_transform(X_train) ### Perform …

11 machine-learning  svm  feature-scaling 

Что происходит, когда мы обучаем базовую опорную векторную машину (линейное ядро ​​и отсутствие мягкого поля) на нелинейно разделимых данных? Задача оптимизации неосуществима, так что возвращает алгоритм минимизации?

11 machine-learning  svm 

Как изменение параметра регуляризации в SVM изменяет границу решения для неразделимого набора данных? Визуальный ответ и / или некоторый комментарий об ограничивающем поведении (для большой и маленькой регуляризации) был бы очень полезен.

11 svm