Statistiche e Big Data svm

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Calcolo del limite decisionale di un modello SVM lineare

Dati i vettori di supporto di un SVM lineare, come posso calcolare l'equazione del limite decisionale?

19 machine-learning svm

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Come ricodificare la variabile categoriale in variabile numerica quando si utilizza SVM o Neural Network

Per utilizzare SVM o la rete neurale è necessario trasformare (codificare) le variabili categoriali in variabili numeriche, il metodo normale in questo caso è utilizzare 0-1 valori binari con il k-esimo valore categoriale trasformato in (0,0, .. ., 1,0, ... 0) (1 è sulla posizione k-esima). Esistono altri metodi per …

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

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Apprendimento semi-supervisionato, apprendimento attivo e apprendimento profondo per la classificazione

Modifica finale con tutte le risorse aggiornate: Per un progetto, sto applicando algoritmi di apprendimento automatico per la classificazione. Sfida: dati etichettati piuttosto limitati e molti più dati senza etichetta. obiettivi: Applica una classificazione semi-supervisionata Applicare in qualche modo un processo di etichettatura semi-supervisionato (noto come apprendimento attivo) Ho trovato …

19 machine-learning classification software svm text-mining

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Che cos'è lo "spazio funzioni"?

Qual è la definizione di "spazio funzionalità"? Ad esempio, durante la lettura di SVM, ho letto di "mapping allo spazio delle caratteristiche". Durante la lettura di CART, ho letto di "partizionare nello spazio delle funzionalità". Capisco cosa sta succedendo, specialmente per CART, ma penso che ci sia qualche definizione che …

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

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Come gestire un SVM con attributi categorici

Ho uno spazio di 35 dimensioni (attributi). Il mio problema analitico è una semplice classificazione. Di 35 dimensioni, oltre 25 sono categoriche e ogni attributo accetta più di 50+ tipi di valori. In quello scenario, anche l'introduzione di una variabile fittizia non funzionerà per me. Come posso eseguire un SVM …

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Costruire un classificatore multiclasse è migliore di molti binari?

Devo classificare gli URL in categorie. Supponiamo di avere 15 categorie a cui sto pianificando di azzerare ogni URL. Un classificatore a 15 vie è migliore? Dove ho 15 etichette e generare funzionalità per ciascun punto dati. O costruendo 15 classificatori binari, dì: Film o Non film, e usa i …

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

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Vantaggi e svantaggi di SVM

Qualcuno può spiegarmi i vantaggi e gli svantaggi della classificazione SVM che la distingue dagli altri classificatori?

18 machine-learning svm

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Il modo migliore per eseguire SVM multiclasse

So che SVM è un classificatore binario. Vorrei estenderlo a SVM multi-classe. Qual è il modo migliore, e forse il più semplice, per eseguirlo? codice: in 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'); [predict_label, accuracy, …

18 machine-learning matlab svm multi-class

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Come funziona un lavello da cucina a caso?

L'anno scorso al NIPS 2017 Ali Rahimi e Ben Recht hanno vinto il premio test of time per il loro articolo "Funzioni casuali per macchine kernel di grandi dimensioni", dove hanno introdotto funzionalità casuali, successivamente codificate come algoritmo di lavelli da cucina casuali. Durante la pubblicità del loro documento, hanno …

18 machine-learning svm gaussian-process approximation

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Quiz: informa il classificatore in base al suo limite di decisione

Di seguito sono riportati i 6 limiti di decisione. I confini delle decisioni sono linee violette. Punti e croci sono due diversi set di dati. Dobbiamo decidere quale è un: SVM lineare SVM Kernelized (kernel polinomiale di ordine 2) Perceptron Regressione logistica Rete neurale (1 strato nascosto con 10 unità …

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Quando Naive Bayes funziona meglio di SVM?

In un piccolo problema di classificazione del testo che stavo osservando, Naive Bayes ha esibito una prestazione simile o superiore a una SVM ed ero molto confuso. Mi chiedevo quali fattori decidessero il trionfo di un algoritmo sull'altro. Ci sono situazioni in cui non ha senso usare Naive Bayes su …

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Come capire l'effetto di RBF SVM

Come posso capire cosa fa il kernel RBF in SVM? Voglio dire, capisco la matematica, ma c'è un modo per avere un'idea di quando questo kernel sarà utile? I risultati di kNN sarebbero correlati a SVM / RBF poiché l'RBF contiene distanze vettoriali? C'è un modo per avere un'idea del …

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Metodo rapido per trovare i migliori metaparametri di SVM (che è più veloce della ricerca in griglia)

Sto usando modelli SVM per fare previsioni a breve termine di inquinanti atmosferici. Per addestrare un nuovo modello, devo trovare metaparametri appropriati per un modello SVM (intendo C, gamma e così via). La documentazione di Libsvm (e molti altri libri che ho letto) suggerisce di usare la ricerca della griglia …

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Quali algoritmi richiedono il ridimensionamento delle funzionalità, oltre a SVM?

Sto lavorando con molti algoritmi: RandomForest, DecisionTrees, NaiveBayes, SVM (kernel = linear e rbf), KNN, LDA e XGBoost. Tutti sono stati piuttosto veloci, tranne SVM. Questo è quando ho saputo che ha bisogno del ridimensionamento delle funzionalità per funzionare più velocemente. Poi ho iniziato a chiedermi se avrei dovuto fare …

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SVM di una classe vs. SVM esemplare

Capisco che le SVM di una classe (OSVM) sono state proposte tenendo conto dell'assenza di dati negativi e che cercano di trovare limiti di decisione che separano un insieme positivo e un punto di ancoraggio negativo, affermano l'origine. Un'opera del 2011 propone gli SVM Exemplar (ESVM) che addestra un "classificatore …

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