Pertanyaan yang diberi tag svm

32
Regresi logistik kernel vs SVM

Seperti diketahui oleh semua, SVM dapat menggunakan metode kernel untuk memproyeksikan titik data di ruang yang lebih tinggi sehingga titik dapat dipisahkan oleh ruang linear. Tetapi kita juga dapat menggunakan regresi logistik untuk memilih batas ini di ruang kernel, jadi apa kelebihan SVM? Karena...

svm
31
format data libsvm [ditutup]

Saya menggunakan alat libsvm ( http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/ ) untuk mendukung klasifikasi vektor. Namun, saya bingung tentang format data input. Dari README: Format file data pelatihan dan pengujian adalah: <label> <index1>:<value1> <index2>:<value2>...

machine-learning svm python libsvm c++
29
Perbedaan antara SVM dan perceptron

Saya agak bingung dengan perbedaan antara SVM dan perceptron. Biarkan saya mencoba meringkas pengertian saya di sini, dan jangan ragu untuk memperbaiki di mana saya salah dan mengisi apa yang saya lewatkan. Perceptron tidak mencoba mengoptimalkan "jarak" pemisahan. Selama menemukan hyperplane...

machine-learning svm kernel-trick
29
R: Random Forest melemparkan NaN / Inf dalam kesalahan "panggilan fungsi asing" meskipun tidak ada dataset NaN [ditutup]

Tutup. Pertanyaan ini di luar topik . Saat ini tidak menerima jawaban. Ingin meningkatkan pertanyaan ini? Perbarui pertanyaan sehingga sesuai topik untuk Cross Validated. Ditutup 2 tahun yang lalu . Saya menggunakan tanda sisipan untuk menjalankan hutan...

r random-forest caret regression prediction fitting social-science poisson-distribution distributions characteristic-function bayesian prior regression normal-distribution interaction nonparametric skewness svm standard-deviation standard-error regression-coefficients igraph natural-language word2vec word-embeddings regression machine-learning sampling r regression machine-learning random-forest ensemble sampling unbiased-estimator proof estimators mse probability conditional-probability bayes anova missing-data neural-networks recommender-system r confidence-interval sample multiple-imputation r time-series forecasting mase
28
Menghitung pengulangan efek dari model lmer

Saya baru saja menemukan makalah ini , yang menjelaskan bagaimana menghitung pengulangan (alias reliabilitas, alias korelasi intraclass) dari pengukuran melalui pemodelan efek campuran. Kode R adalah: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc =...

mixed-model reliability intraclass-correlation repeatability spss factor-analysis survey modeling cross-validation error curve-fitting mediation correlation clustering sampling machine-learning probability classification metric r project-management optimization svm python dataset quality-control checking clustering distributions anova factor-analysis exponential poisson-distribution generalized-linear-model deviance machine-learning k-nearest-neighbour r hypothesis-testing t-test r variance levenes-test bayesian software bayesian-network regression repeated-measures least-squares change-scores variance chi-squared variance nonlinear-regression regression-coefficients multiple-comparisons p-value r statistical-significance excel sampling sample r distributions interpretation goodness-of-fit normality-assumption probability self-study distributions references theory time-series clustering econometrics binomial hypothesis-testing variance t-test paired-comparisons statistical-significance ab-test r references hypothesis-testing t-test normality-assumption wilcoxon-mann-whitney central-limit-theorem t-test data-visualization interactive-visualization goodness-of-fit
28
Apa model statistik di belakang algoritma SVM?

Saya telah belajar bahwa, ketika berhadapan dengan data menggunakan pendekatan berbasis model, langkah pertama adalah memodelkan prosedur data sebagai model statistik. Kemudian langkah selanjutnya adalah mengembangkan algoritma inferensi / pembelajaran yang efisien / cepat berdasarkan pada model...

machine-learning svm modeling
27
Perbedaan kernel di SVM?

Dapatkah seseorang tolong beri tahu saya perbedaan antara kernel di SVM: Linier Polinomial Gaussian (RBF) Sigmoid Karena seperti yang kita ketahui bahwa kernel digunakan untuk memetakan ruang input kami ke ruang fitur berdimensi tinggi. Dan dalam ruang fitur itu, kami menemukan batas yang...

machine-learning svm pattern-recognition kernel-trick
27
Bisakah derajat kebebasan menjadi angka non-integer?

Ketika saya menggunakan GAM, itu memberi saya sisa DF adalah (baris terakhir dalam kode). Apa artinya? Melampaui contoh GAM, Secara umum, bisakah jumlah derajat kebebasan menjadi angka yang bukan bilangan bulat?26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call:...

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
26
One-vs-All dan One-vs-One dalam svm?

Apa perbedaan antara SVM satu-vs-semua dan satu-vs-satu? Apakah one-vs-all berarti satu classifier untuk mengklasifikasikan semua tipe / kategori gambar baru dan one-vs-one berarti setiap tipe / kategori gambar baru mengklasifikasikan dengan classifier yang berbeda (masing-masing kategori...

machine-learning classification svm
23
Apa fungsi kerugian SVM hard margin?

max(0,1−yi(w⊺xi+b))max(0,1−yi(w⊺xi+b))\max(0,1-y_i(w^\intercal x_i+b))12∥w∥2+C∑imax(0,1−yi(w⊺xi+b))12‖w‖2+C∑imax(0,1−yi(w⊺xi+b)) \frac{1}{2}\|w\|^2+C\sum_i\max(0,1-y_i(w^\intercal x_i+b)) ∥w∥2‖w‖2\|w\|^2max(0,1−yi(w⊺xi+b))max(0,1−yi(w⊺xi+b))\max(0,1-y_i(w^\intercal x_i+b)) Namun, untuk SVM hard...

svm loss-functions