Data memiliki banyak fitur (mis. 100) dan jumlah instance adalah 100.000. Data jarang. Saya ingin mencocokkan data menggunakan regresi logistik atau svm. Bagaimana saya tahu apakah fitur linear atau non-linear sehingga saya bisa menggunakan trik kernel jika
Mengapa orang menggunakan teknik Pemrograman Quadratic (seperti SMO) ketika berhadapan dengan SVM kernel? Apa yang salah dengan Keturunan Gradien? Apakah tidak mungkin digunakan dengan kernel atau itu terlalu lambat (dan mengapa?). Berikut adalah konteks yang lebih sedikit: mencoba memahami SVM...
Saya menggunakan libsvm dalam mode C-SVC dengan kernel polinomial derajat 2 dan saya diminta untuk melatih beberapa SVM. Setiap set pelatihan memiliki 10 fitur dan 5000 vektor. Selama pelatihan, saya mendapatkan peringatan ini untuk sebagian besar SVM yang saya latih: WARNING: reaching max number...
Saya sedang mengerjakan klasifikasi tahap tidur. Saya membaca beberapa artikel penelitian tentang topik ini banyak dari mereka menggunakan metode SVM atau ensemble. Apakah ide yang baik untuk menggunakan jaringan saraf convolutional untuk mengklasifikasikan sinyal EEG satu dimensi? Saya baru dalam...
Apa definisi "ruang fitur"? Misalnya, Saat membaca tentang SVM, saya membaca tentang "pemetaan ke fitur ruang". Saat membaca tentang CART, saya membaca tentang "partisi ke ruang fitur". Saya mengerti apa yang terjadi, terutama untuk CART, tetapi saya pikir ada beberapa definisi yang saya...
Mengingat vektor dukungan SVM linier, bagaimana saya bisa menghitung persamaan batas
Suntingan terakhir dengan semua sumber daya diperbarui: Untuk sebuah proyek, saya menerapkan algoritma pembelajaran mesin untuk klasifikasi. Tantangan: Data berlabel yang cukup terbatas dan lebih banyak lagi data yang tidak berlabel. Tujuan: Terapkan klasifikasi semi-terawasi Terapkan proses...
Untuk menggunakan SVM atau Neural Network perlu mengubah (menyandikan) variabel kategorikal menjadi variabel numerik, metode normal dalam hal ini adalah dengan menggunakan nilai biner 0-1 dengan nilai k-th kategori ditransformasikan menjadi (0,0, .. ., 1,0, ... 0) (1 ada di posisi k-th). Apakah ada...
Adakah yang bisa menjelaskan kelebihan dan kekurangan klasifikasi SVM yang membedakannya dari pengklasifikasi
Saya tahu bahwa SVM adalah classifier biner. Saya ingin memperluasnya ke multi-class SVM. Mana yang terbaik, dan mungkin cara termudah untuk melakukannya? kode: di MATLAB u=unique(TrainLabel); N=length(u); if(N>2) itr=1; classes=0; while((classes~=1)&&(itr<=length(u)))...
Tahun lalu di NIPS 2017 Ali Rahimi dan Ben Recht memenangkan ujian penghargaan waktu untuk makalah mereka "Fitur Acak untuk Mesin Kernel Skala Besar" di mana mereka memperkenalkan fitur acak, yang kemudian dikodifikasikan sebagai algoritma kitchen sink acak. Sebagai bagian dari mempublikasikan...
Saya memiliki ruang 35 dimensi (atribut). Masalah analitik saya adalah klasifikasi sederhana. Dari 35 dimensi, lebih dari 25 adalah kategorikal dan setiap atribut mengambil lebih dari 50 jenis nilai. Dalam skenario itu, memperkenalkan variabel dummy juga tidak akan bekerja untuk saya. Bagaimana...
Saya perlu mengklasifikasikan URL ke dalam kategori. Katakanlah saya memiliki 15 kategori yang saya rencanakan untuk menurunkan setiap URL. Apakah pengklasifikasi 15 arah lebih baik? Di mana saya memiliki 15 label dan menghasilkan fitur untuk setiap titik data. Atau membangun 15 pengklasifikasi...
Diberikan adalah 6 batas keputusan di bawah ini. Batas keputusan adalah garis violett. Dots dan crosses adalah dua set data yang berbeda. Kita harus memutuskan yang mana adalah: SVM linear Kernelized SVM (kernel polinomial pesanan 2) Perceptron Regresi logistik Neural Network (1 lapisan...
Saya menggunakan model SVM untuk melakukan peramalan jangka pendek dari polutan udara. Untuk melatih model baru, saya perlu menemukan metaparameter yang sesuai untuk model SVM (maksud saya C, gamma, dan sebagainya). Dokumentasi Libsvm (dan banyak buku lain yang telah saya baca) menyarankan...
Saya bekerja dengan banyak algoritma: RandomForest, DecisionTrees, NaiveBayes, SVM (kernel = linear dan rbf), KNN, LDA dan XGBoost. Semuanya cukup cepat kecuali untuk SVM. Saat itulah saya mengetahui bahwa perlu penskalaan fitur untuk bekerja lebih cepat. Kemudian saya mulai bertanya-tanya apakah...
Bagaimana saya bisa mengerti apa yang dilakukan oleh RBF Kernel di SVM? Maksud saya, saya mengerti matematika, tetapi apakah ada cara untuk merasakan kapan kernel ini berguna? Apakah hasil dari kNN terkait dengan SVM / RBF karena RBF berisi jarak vektor? Apakah ada cara untuk merasakan kernel...
Dalam masalah klasifikasi teks kecil yang saya lihat, Naif Bayes telah menunjukkan kinerja yang mirip atau lebih besar dari SVM dan saya sangat bingung. Saya bertanya-tanya faktor apa yang menentukan kemenangan dari satu algoritma di atas yang lain. Apakah ada situasi di mana tidak ada gunanya...
Saya mengerti bahwa satu kelas SVM (OSVM) diusulkan dengan tidak adanya data negatif dalam pikiran dan bahwa mereka berusaha untuk menemukan batas keputusan yang memisahkan set positif dan beberapa titik jangkar negatif, kata asalnya. Sebuah karya pada tahun 2011 mengusulkan Exemplar SVMs (ESVMs)...
Jadi, saya seorang pemula di bidang ML dan saya mencoba untuk melakukan klasifikasi. Tujuan saya adalah untuk memprediksi hasil acara olahraga. Saya telah mengumpulkan beberapa data historis dan sekarang mencoba untuk melatih classifier. Saya mendapatkan sekitar 1.200 sampel, 0,2 di antaranya saya...