Domande taggate «svm»

Support Vector Machines (SVM) è un popolare algoritmo di apprendimento automatico supervisionato che può essere utilizzato per la classificazione o la regressione.

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Come calcolare mAP per l'attività di rilevamento per la sfida PASCAL VOC?
Come calcolare il mAP (media precisione media) per l'attività di rilevamento per le classifiche Pascal VOC? http://host.robots.ox.ac.uk:8080/leaderboard/displaylb.php?challengeid=11&compid=4 Ci ha detto - a pagina 11 : http://homepages.inf.ed.ac.uk/ckiw/postscript/ijcv_voc09.pdf Precisione media (AP). Per la sfida VOC2007, la precisione media interpolata (Salton e Mcgill 1986) è stata utilizzata per valutare sia la classificazione che …
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Puoi spiegare la differenza tra SVC e LinearSVC in scikit-learn?
Di recente ho iniziato a imparare a lavorare con sklearne ho appena riscontrato questo risultato peculiare. Ho usato il digitsset di dati disponibile sklearnper provare diversi modelli e metodi di stima. Quando ho testato un modello di Support Vector Machine sui dati, ho scoperto che ci sono due diverse classi …
19 svm  scikit-learn 
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ingrandisci la mappa di calore dei nati marini
Creo un corr()df da un df originale. Il corr()df è venuto fuori 70 X 70 ed è impossibile visualizzare il heatmap ... sns.heatmap(df). Se provo a visualizzare il corr = df.corr(), la tabella non si adatta allo schermo e posso vedere tutte le correlazioni. È un modo per stampare l'intero …
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 
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Quante celle LSTM dovrei usare?
Esistono delle regole empiriche (o regole effettive) relative alla quantità minima, massima e "ragionevole" di celle LSTM che dovrei usare? In particolare mi riferisco a BasicLSTMCell di TensorFlow e num_unitsproprietà. Si prega di supporre che ho un problema di classificazione definito da: t - number of time steps n - …
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 
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Conseguenza del ridimensionamento delle funzioni
Attualmente sto usando SVM e ridimensionando le mie funzioni di allenamento nella gamma di [0,1]. Prima inserisco / trasformo il mio set di allenamento e quindi applico la stessa trasformazione al mio set di test. Per esempio: ### Configure transformation and apply to training set min_max_scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) X_train …
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Intuizione per il parametro di regolarizzazione in SVM
In che modo la variazione del parametro di regolarizzazione in un SVM modifica il limite di decisione per un set di dati non separabile? Una risposta visiva e / o alcuni commenti sui comportamenti limitanti (per la regolarizzazione grande e piccola) sarebbe molto utile.
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