Scienza dei dati svm

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Le differenze tra SVM e regressione logistica

Sto leggendo SVMe ho affrontato al punto che i non kernel SVMsnon sono altro che separatori lineari. Pertanto, l'unica differenza tra una SVMe regressione logistica è il criterio per scegliere il confine? Apparentemente, SVMsceglie il massimo classificatore di margini e la regressione logistica è quella che minimizza la cross-entropyperdita. Ci …

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Le migliori lingue per il calcolo scientifico [chiuso]

Chiuso . Questa domanda deve essere più focalizzata . Al momento non accetta risposte. Vuoi migliorare questa domanda? Aggiorna la domanda in modo che si concentri su un problema solo modificando questo post . Chiuso 5 anni fa . Sembra che la maggior parte delle lingue abbia un certo numero …

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Come fare il prodotto interno in lotti a Tensorflow?

Ho due tensori a:[batch_size, dim] b:[batch_size, dim]. Voglio fare un prodotto interno per ogni coppia nel lotto, generando c:[batch_size, 1], dove c[i,0]=a[i,:].T*b[i,:]. Come?

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Quando scegliere la regressione lineare o la regressione dell'albero decisionale o della foresta casuale? [chiuso]

Chiuso . Questa domanda deve essere più focalizzata . Al momento non accetta risposte. Vuoi migliorare questa domanda? Aggiorna la domanda in modo che si concentri su un problema solo modificando questo post . Chiuso 4 anni fa . Sto lavorando a un progetto e ho difficoltà a decidere quale …

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Dati multi-classe distorti

Ho un set di dati che contiene ~ 100.000 campioni di 50 classi. Ho usato SVM con un kernel RBF per addestrare e prevedere nuovi dati. Il problema però è che il set di dati è inclinato verso classi diverse. Ad esempio, Classe 1 - 30 (~ 3% ciascuno), Classe …

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Qual è la relazione tra un SVM e la perdita della cerniera?

Io e il mio collega stiamo cercando di avvolgere la nostra testa attorno alla differenza tra regressione logistica e SVM. Chiaramente stanno ottimizzando diverse funzioni oggettive. Un SVM è semplice come dire che è un classificatore discriminante che ottimizza semplicemente la perdita della cerniera? O è più complesso di così? …

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Selezione delle funzioni per Support Vector Machines

La mia domanda è triplice Nel contesto di macchine vettoriali di supporto "Kernelized" È desiderabile la selezione di variabili / funzionalità, soprattutto perché regolarizziamo il parametro C per evitare un eccesso di adattamento e il motivo principale dietro l'introduzione di kernel in un SVM è quello di aumentare la dimensionalità …

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La fiducia nell'etichetta di allenamento può essere utilizzata per migliorare la precisione delle previsioni?

Ho dei dati di allenamento che sono etichettati con valori binari. Ho anche raccolto la fiducia di ciascuna di queste etichette, ovvero 0,8 di fiducia significherebbe che l'80% delle etichettatrici umane è d'accordo su tale etichetta. È possibile utilizzare questi dati di confidenza per migliorare l'accuratezza del mio classificatore? Il …

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Utilizzando SVM come classificatore binario, l'etichetta per un punto dati è stata scelta per consenso?

Sto imparando Support Vector Machines e non riesco a capire come viene scelta un'etichetta di classe per un punto dati in un classificatore binario. È scelto per consenso rispetto alla classificazione in ciascuna dimensione dell'iperpiano di separazione?

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Esiste un dominio in cui Spiking Neural Networks supera gli altri algoritmi (non spiking)?

Sto leggendo le tecniche di calcolo del serbatoio come Echo State Networks e Liquid State Machines . Entrambi i metodi prevedono l'alimentazione di input a una popolazione di neuroni di spionaggio collegati casualmente (o meno) e un algoritmo di lettura relativamente semplice che produce l'output (ad es. Regressione lineare). I …

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sklearn - problema di overfitting

Sto cercando consigli sul modo migliore per affrontare il mio attuale problema di apprendimento automatico Lo schema del problema e quello che ho fatto è il seguente: Ho oltre 900 prove di dati EEG, in cui ogni prova dura 1 secondo. La verità fondamentale è nota per ciascuno e classifica …

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