Вопросы с тегом «svm»

Учитывая векторы поддержки линейного SVM, как я могу вычислить уравнение границы решения?

19 machine-learning  svm 

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 позиции). Существуют ли другие способы сделать это, особенно когда существует …

19 machine-learning  neural-networks  categorical-data  svm  categorical-encoding 

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 полу-контролируемый процесс маркировки (известный как активное обучение) Я нашел много информации из исследовательских работ, таких как применение EM, …

19 machine-learning  classification  software  svm  text-mining 

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 я пропустил. Есть ли общее определение «пространственного …

19 machine-learning  svm  feature-selection  cart  feature-construction 

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 запустить SVM в пространстве, которое имеет много …

18 categorical-data  svm 

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 Non-Movie, и использовать числа, которые …

18 machine-learning  classification  categorical-data  svm  feature-selection 

Может кто-нибудь объяснить мне преимущества и недостатки классификации SVM, которая отличает ее от других классификаторов?

18 machine-learning  svm 

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))) c1=(TrainLabel==u(itr)); newClass=double(c1); tst = double((TestLabel == itr)); model = svmtrain(newClass, TrainVec, '-c 1 -g 0.00154'); …

18 machine-learning  matlab  svm  multi-class 

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 документа они показали, что их модель может …

18 machine-learning  svm  gaussian-process  approximation 

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 линейными единицами) Нейронная сеть (1 …

17 machine-learning  self-study  classification  neural-networks  svm 

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 использовать наивный байесовский метод вместо SVM? Может кто-то пролить свет на это?

17 machine-learning  classification  svm  naive-bayes 

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, …

17 svm  kernel-trick 

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 сетке для поиска этих параметров - поэтому …

17 cross-validation  svm 

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 сделать то же самое для других …

17 machine-learning  svm  random-forest  naive-bayes  xgboost 

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 обучают «единому классификатору для каждой категории», который утверждает, что …

16 machine-learning  svm