Domande taggate «svm»

Support Vector Machine si riferisce a "un insieme di metodi di apprendimento supervisionato correlati che analizzano i dati e riconoscono i modelli, utilizzati per l'analisi di classificazione e regressione".

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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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La differenza dei kernel in SVM?
Qualcuno può dirmi la differenza tra i kernel in SVM: Lineare Polinomio Gaussiano (RBF) sigmoid Perché, come sappiamo, il kernel viene utilizzato per mappare il nostro spazio di input nello spazio di funzionalità ad alta dimensionalità. E in quello spazio delle caratteristiche, troviamo il confine linearmente separabile. Quando vengono utilizzati …
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One-vs-All e One-vs-One in svm?
Qual è la differenza tra un classificatore SVM one-vs-all e uno-vs-one? One-vs-all significa un classificatore per classificare tutti i tipi / categorie della nuova immagine e one-vs-one significa ogni tipo / categoria di nuova immagine classificare con un diverso classificatore (ogni categoria è gestita da un classificatore speciale)? Ad esempio, …
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Come funziona la regressione vettoriale di supporto in modo intuitivo?
Tutti gli esempi di SVM sono legati alla classificazione. Non capisco come un SVM per la regressione (regressore vettoriale di supporto) possa essere usato nella regressione. Da quanto ho capito, un SVM massimizza il margine tra due classi per trovare l'iperpiano ottimale. Come potrebbe funzionare in un problema di regressione?
25 regression  svm 
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Mappa delle funzionalità per il kernel gaussiano
In SVM, il kernel gaussiano è definito come: dove x, y \ in \ mathbb {R ^ n} . Non conosco l'equazione esplicita di \ phi . Voglio saperloK(x,y)=exp(−∥x−y∥222σ2)=ϕ(x)Tϕ(y)K(x,y)=exp⁡(−‖x−y‖222σ2)=ϕ(x)Tϕ(y)K(x,y)=\exp\left({-\frac{\|x-y\|_2^2}{2\sigma^2}}\right)=\phi(x)^T\phi(y)x,y∈Rnx,y∈Rnx, y\in \mathbb{R^n}ϕϕ\phi Voglio anche sapere se ∑iciϕ(xi)=ϕ(∑icixi)∑iciϕ(xi)=ϕ(∑icixi)\sum_ic_i\phi(x_i)=\phi \left(\sum_ic_ix_i \right) dove ci∈Rci∈Rc_i\in \mathbb R . Ora, penso che non sia uguale, perché …
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Perché gli algoritmi di ottimizzazione sono definiti in termini di altri problemi di ottimizzazione?
Sto facendo alcune ricerche sulle tecniche di ottimizzazione per l'apprendimento automatico, ma sono sorpreso di trovare un gran numero di algoritmi di ottimizzazione definiti in termini di altri problemi di ottimizzazione. Illustrerò alcuni esempi di seguito. Ad esempio https://arxiv.org/pdf/1511.05133v1.pdf Sembra tutto bello e buono, ma poi c'è questo nel aggiornamento …
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