Saya telah membangun model saya. Sekarang saya ingin menggambar diagram arsitektur jaringan untuk makalah penelitian saya. Contoh ditunjukkan di bawah
Support Vector Machines (SVM) adalah algoritma pembelajaran mesin yang diawasi populer yang dapat digunakan untuk klasifikasi atau regresi.
Saya telah membangun model saya. Sekarang saya ingin menggambar diagram arsitektur jaringan untuk makalah penelitian saya. Contoh ditunjukkan di bawah
Saya mencoba menjalankan SVR menggunakan scikit belajar (python) pada dataset pelatihan yang memiliki 595605 baris dan 5 kolom (fitur) dan dataset uji memiliki 397070 baris. Data telah pra-diproses dan diatur. Saya berhasil menjalankan contoh pengujian tetapi saat mengeksekusi menggunakan dataset...
Pertanyaan ini sebagai tanggapan atas komentar yang saya lihat pada pertanyaan lain. Komentar tersebut mengenai silabus kursus Pembelajaran Mesin di Coursera, dan di sepanjang baris "SVM tidak banyak digunakan saat ini". Saya sendiri baru saja menyelesaikan kuliah yang relevan, dan pemahaman saya...
Ketika salah satu akan menggunakan Random Forestlebih SVMdan sebaliknya? Saya memahami itu cross-validationdan perbandingan model merupakan aspek penting dalam memilih model, tetapi di sini saya ingin belajar lebih banyak tentang aturan praktis dan heuristik dari dua metode. Dapatkah seseorang...
Bagaimana cara menghitung peta (rata-rata Presisi Rata-Rata) untuk tugas deteksi untuk papan peringkat Pascal VOC? http://host.robots.ox.ac.uk:8080/leaderboard/displaylb.php?challengeid=11&compid=4 Di sana dikatakan - di halaman 11 :
Baru-baru ini saya mulai belajar untuk bekerja sklearndan baru saja menemukan hasil yang aneh ini. Saya menggunakan digitsdataset yang tersedia sklearnuntuk mencoba berbagai model dan metode estimasi. Ketika saya diuji model Support Vector Machine pada data, saya menemukan ada dua kelas yang...
Saya menggunakan Libsvm untuk melatih data dan memprediksi klasifikasi pada masalah analisis semantik . Tetapi memiliki masalah kinerja pada data skala besar, karena analisis semantik menyangkut masalah n-dimensi . Tahun lalu, Liblinear dirilis, dan itu dapat menyelesaikan hambatan kinerja. Tetapi...
Saya memiliki masalah klasifikasi biner: Sekitar 1000 sampel dalam set pelatihan 10 atribut, termasuk biner, numerik, dan kategorikal Algoritma mana yang merupakan pilihan terbaik untuk masalah jenis ini? Secara default saya akan mulai dengan SVM (pendahuluan memiliki nilai atribut nominal...
Apa keunggulan atau properti yang menunjukkan bahwa masalah pembelajaran tertentu dapat diatasi dengan menggunakan mesin vektor dukungan? Dengan kata lain, apa itu, ketika Anda melihat masalah belajar, membuat Anda pergi "oh saya pasti harus menggunakan SVM untuk ini '' daripada jaringan saraf...
Saya membuat corr()df dari df asli. The corr()df keluar 70 X 70 dan tidak mungkin untuk memvisualisasikan heatmap tersebut ... sns.heatmap(df). Jika saya mencoba untuk menampilkan corr = df.corr(), tabel tidak cocok dengan layar dan saya bisa melihat semua korelasinya. Apakah ini cara untuk...
Saya menggunakan contoh OpenCV letter_recog.cpp untuk bereksperimen pada pohon acak dan pengklasifikasi lainnya. Contoh ini memiliki implementasi enam pengklasifikasi - pohon acak, penguat, MLP, kNN, Bayes naif dan SVM. Kumpulan data pengenalan huruf UCI dengan 20.000 instance dan 16 fitur...
Saya seorang pemula dalam Pembelajaran Mesin. Dalam SVM, hyperplane pemisah didefinisikan sebagai . Mengapa kita katakan vektor w ortogonal ke hyperplane yang memisahkan?y= wTx + by=wTx+by = w^T x +
Apakah ada aturan praktis (atau aturan aktual) yang berkaitan dengan jumlah sel LSTM minimum, maksimum, dan "wajar" yang harus saya gunakan? Secara khusus saya berhubungan dengan BasicLSTMCell dari TensorFlow dan num_unitsproperti. Harap asumsikan bahwa saya memiliki masalah klasifikasi yang...
Bagaimana memvariasikan parameter regularisasi dalam SVM mengubah batas keputusan untuk dataset yang tidak dapat dipisahkan? Jawaban visual dan / atau komentar tentang perilaku membatasi (untuk regularisasi besar dan kecil) akan sangat
Apa yang terjadi ketika kita melatih mesin vektor dukungan dasar (kernel linear dan tidak ada margin lunak) pada data yang dapat dipisahkan secara non-linear? Masalah optimisasi tidak layak, jadi apa yang dihasilkan oleh algoritma
Saat ini saya menggunakan SVM dan meningkatkan fitur pelatihan saya ke kisaran [0,1]. Saya pertama kali cocok / mengubah set pelatihan saya dan kemudian menerapkan transformasi yang sama untuk set pengujian saya. Sebagai contoh: ### Configure transformation and apply to training set...
Saya membaca tentang SVMdan saya menghadapi titik bahwa non-kernelized SVMstidak lebih dari pemisah linier. Oleh karena itu, apakah satu-satunya perbedaan antara SVMregresi logistik dan satu kriteria untuk memilih batas? Tampaknya, SVMmemilih batas maksimum margin dan regresi logistik adalah salah...
Ditutup . Pertanyaan ini perlu lebih fokus . Saat ini tidak menerima jawaban. Ingin meningkatkan pertanyaan ini? Perbarui pertanyaan sehingga berfokus pada satu masalah hanya dengan mengedit posting ini . Ditutup 4 tahun yang lalu . Saya sedang
Saya memiliki dataset yang berisi ~ 100.000 sampel dari 50 kelas. Saya telah menggunakan SVM dengan kernel RBF untuk melatih dan memprediksi data baru. Masalahnya adalah dataset cenderung condong ke kelas yang berbeda. Misalnya, Kelas 1 - 30 (masing-masing 3%), Kelas 31 - 45 (~ masing-masing...
Ditutup . Pertanyaan ini perlu lebih fokus . Saat ini tidak menerima jawaban. Ingin meningkatkan pertanyaan ini? Perbarui pertanyaan sehingga berfokus pada satu masalah hanya dengan mengedit posting ini . Ditutup 5 tahun yang lalu . Sepertinya sebagian...