Statistiche e Big Data libsvm

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Qual è l'influenza di C in SVM con kernel lineare?

Attualmente sto usando un SVM con un kernel lineare per classificare i miei dati. Non ci sono errori sul set di allenamento. Ho provato diversi valori per il parametro ( ). Ciò non ha modificato l'errore sul set di test.10 - 5 , … , 10 2CCC10- 5, ... , …

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formato dati libsvm [chiuso]

Sto usando lo strumento libsvm ( http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/ ) per la classificazione dei vettori di supporto. Tuttavia, sono confuso sul formato dei dati di input. Dal README: Il formato del file di dati di addestramento e test è: <label> <index1>:<value1> <index2>:<value2> ... . . . Ogni riga contiene un'istanza ed è …

31 machine-learning svm python libsvm c++

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I gradi di libertà possono essere un numero non intero?

Quando uso GAM, mi dà DF residuo è (ultima riga nel codice). Cosa significa? Andando oltre l'esempio GAM, in generale, il numero di gradi di libertà può essere un numero non intero?26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) Deviance Residuals: Min 1Q Median …

27 r degrees-of-freedom gam machine-learning pca lasso probability self-study bootstrap expected-value regression machine-learning linear-model probability simulation random-generation machine-learning distributions svm libsvm classification pca multivariate-analysis feature-selection archaeology r regression dataset simulation r regression time-series forecasting predictive-models r mean sem lavaan machine-learning regularization regression conv-neural-network convolution classification deep-learning conv-neural-network regression categorical-data econometrics r confirmatory-factor scale-invariance self-study unbiased-estimator mse regression residuals sampling random-variable sample probability random-variable convergence r survival weibull references autocorrelation hypothesis-testing distributions correlation regression statistical-significance regression-coefficients univariate categorical-data chi-squared regression machine-learning multiple-regression categorical-data linear-model pca factor-analysis factor-rotation classification scikit-learn logistic p-value regression panel-data multilevel-analysis variance bootstrap bias probability r distributions interquartile time-series hypothesis-testing normal-distribution normality-assumption kurtosis arima panel-data stata clustered-standard-errors machine-learning optimization lasso multivariate-analysis ancova machine-learning cross-validation

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libsvm "raggiungendo il numero massimo di iterazioni" avvertimento e convalida incrociata

Sto usando libsvm in modalità C-SVC con un kernel polinomiale di grado 2 e mi viene richiesto di addestrare più SVM. Ogni set di allenamento ha 10 funzioni e 5000 vettori. Durante l'allenamento, ricevo questo avviso per la maggior parte degli SVM che alleno: WARNING: reaching max number of iterations …

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SVM per dati non bilanciati

Voglio provare a utilizzare Support Vector Machines (SVM) sul mio set di dati. Prima di tentare il problema, però, sono stato avvertito che le SVM non funzionano bene con dati estremamente sbilanciati. Nel mio caso, posso avere fino al 95-98% 0 e 2-5% 1. Ho cercato di trovare risorse che …

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È possibile aggiungere dati di training ai modelli SVM esistenti?

Sto usando libsvm e ho notato che ogni volta che chiamo svmtrain (), creo un nuovo modello e che non sembra esserci alcuna opzione per inserire i dati in un modello esistente. È possibile farlo comunque? Non vedo questo aspetto in libsvm?

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Caret glmnet vs cv.glmnet

Sembra esserci molta confusione nel confronto tra l'uso di glmnetinside caretper cercare un lambda ottimale e l'utilizzo cv.glmnetper fare lo stesso compito. Sono state poste molte domande, ad esempio: Modello di classificazione train.glmnet vs. cv.glmnet? Qual è il modo corretto di usare glmnet con il cursore? Convalida incrociata di `glmnet` …

14 r caret glmnet machine-learning neural-networks maximum softmax probability distributions mathematical-statistics random-variable cdf statistical-significance variance expected-value ratio sample-size reliability tolerance-interval wilcoxon-signed-rank self-study variance sampling mean machine-learning svm libsvm self-study sampling ranks data-visualization histogram machine-learning classification normal-distribution mathematical-statistics maximum-likelihood mixture predictive-models prediction seasonality

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Problemi con e1071 libsvm?

Ho un set di dati con due classi sovrapposte, sette punti in ogni classe, i punti sono nello spazio bidimensionale. In R, e sto correndo svmdal e1071pacchetto per creare un hyperplane di separazione per queste classi. Sto usando il seguente comando: svm(x, y, scale = FALSE, type = 'C-classification', kernel …

13 r machine-learning svm libsvm e1071

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Test esatto di Fisher e distribuzione ipergeometrica

Volevo capire meglio il test esatto del pescatore, quindi ho escogitato il seguente esempio di giocattolo, dove f e m corrispondono a maschio e femmina e n e y corrispondono a "consumo di soda" in questo modo: > soda_gender f m n 0 5 y 5 0 Ovviamente, questa è …

12 fishers-exact hypergeometric clustering supervised-learning modeling econometrics r regression residuals heteroscedasticity independence distributions self-study matlab libsvm self-study conditional-probability conditional-expectation hypothesis-testing self-study multiple-comparisons mode statistical-significance chi-squared multiple-comparisons maximum-likelihood poisson-process optimization uncertainty genetic-algorithms bayesian model-selection overfitting maximum-likelihood optimization approximation r prediction model-evaluation r machine-learning survival neural-networks cox-model machine-learning bayesian bayesian-network hierarchical-bayesian pooling

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L'output di Scikit SVM nella classificazione multiclasse fornisce sempre la stessa etichetta

Attualmente sto usando Scikit Learn con il seguente codice: clf = svm.SVC(C=1.0, tol=1e-10, cache_size=600, kernel='rbf', gamma=0.0, class_weight='auto') e quindi adattarsi e prevedere un set di dati con 7 etichette diverse. Ho ottenuto un risultato strano. Indipendentemente dalla tecnica di convalida incrociata che utilizzo l'etichetta prevista sul set di convalida sarà …

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Modello di storia degli eventi a tempo discreto (Sopravvivenza) in R

Sto cercando di adattare un modello a tempo discreto in R, ma non sono sicuro di come farlo. Ho letto che puoi organizzare la variabile dipendente in diverse righe, una per ogni osservazione temporale e utilizzare la glmfunzione con un collegamento logit o cloglog. In questo senso, ho tre colonne: …

10 r survival pca sas matlab neural-networks r logistic spatial spatial-interaction-model r time-series econometrics var statistical-significance t-test cross-validation sample-size r regression optimization least-squares constrained-regression nonparametric ordinal-data wilcoxon-signed-rank references neural-networks jags bugs hierarchical-bayesian gaussian-mixture r regression svm predictive-models libsvm scikit-learn probability self-study stata sample-size spss wilcoxon-mann-whitney survey ordinal-data likert group-differences r regression anova mathematical-statistics normal-distribution random-generation truncation repeated-measures variance variability distributions random-generation uniform regression r generalized-linear-model goodness-of-fit data-visualization r time-series arima autoregressive confidence-interval r time-series arima autocorrelation seasonality hypothesis-testing bayesian frequentist uninformative-prior correlation matlab cross-correlation

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Quale kernel SVM utilizzare per un problema di classificazione binaria?

Sono un principiante quando si tratta di supportare macchine vettoriali. Ci sono alcune linee guida che dicono quale kernel (ad esempio lineare, polinomiale) è più adatto per un problema specifico? Nel mio caso, devo classificare le pagine Web in base al fatto che contengano o meno alcune informazioni specifiche, ovvero …

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Uso del parametro Gamma con macchine vettoriali di supporto

Quando si usa libsvm, il parametro è un parametro per la funzione kernel. Il suo valore predefinito è impostato comeγγ\gammaγ= 1numero di funzionalità.γ=1numero di funzionalità.\gamma = \frac{1}{\text{number of features.}} Esistono indicazioni teoriche per l'impostazione di questo parametro oltre ai metodi esistenti, ad esempio la ricerca della griglia?

9 machine-learning svm data-mining libsvm kernel-trick

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