কোন কার্নেল পদ্ধতিটি সর্বোত্তম সম্ভাবনার ফলাফল দেয়?

Question

সম্প্রতি আমি ডিফল্ট-ইভেন্টগুলির সম্ভাবনাগুলি অনুমান করার জন্য প্লাটের এসভিএম-আউটপুটগুলির স্কেলিং ব্যবহার করেছি। আরও সরাসরি বিকল্পগুলি "কার্নেল লজিস্টিক রিগ্রেশন" (কেএলআর) এবং সম্পর্কিত "ইম্পোর্ট ভেক্টর মেশিন" বলে মনে হচ্ছে।

সম্ভাব্যতা আউটপুট দেওয়ার জন্য কার্নেল পদ্ধতিটি বর্তমানে শিল্পের অবস্থা বলে কেউ কি বলতে পারে? কেএলআর-এর কোনও আর-বাস্তবায়ন কি বিদ্যমান?

আপনার সাহায্যের জন্য আপনাকে অনেক ধন্যবাদ!

Comments

(+1) একটি খুব আকর্ষণীয় প্রশ্ন ...

— স্টেফেন

Answer 1

গাউসীয় প্রক্রিয়া শ্রেণিবিন্যাস (প্রত্যাশা প্রচার) ব্যবহার করা সম্ভবত মেশিন লার্নিংয়ের অত্যাধুনিক is রাসমুসেন এবং উইলিয়ামসের একটি দুর্দান্ত বই রয়েছে (বিনামূল্যে ডাউনলোডযোগ্য) ওয়েবসাইটটি যার জন্য খুব ভাল ম্যাটল্যাব বাস্তবায়ন রয়েছে। আরো সফটওয়্যার, বই, কাগজপত্র ইত্যাদি এখানে । যাইহোক, বাস্তবে, কেএলআর সম্ভবত বেশিরভাগ সমস্যার জন্য ঠিক একইভাবে কাজ করবে, সবচেয়ে বড় অসুবিধা হল কার্নেল এবং নিয়মিতকরণ পরামিতিগুলি নির্বাচন করা, যা সম্ভবত ক্রস-বৈধকরণের দ্বারা সর্বোত্তমভাবে করা হয়, যদিও লিভ-ওয়ান-আউট ক্রস-বৈধতা প্রায় অনুমান করা যায় খুব দক্ষতার সাথে, কাওলি এবং টালবোট (২০০৮) দেখুন।

Comments

(+1) মডেল নির্বাচন ইস্যু সম্পর্কিত লিঙ্ক এবং পরামর্শের জন্য ধন্যবাদ।

— chl

আমার যোগ করা উচিত, ল্যাপ্লেস সান্নিধ্যের উপর ভিত্তি করে বাস্তবায়নগুলি ব্যবহার করবেন না - উত্তরোত্তর উচ্চতর স্কিউড, এবং মোডের উপর ভিত্তি করে একটি প্রতিসাম্যিক আনুমানিকতা সাধারণত খুব ভাল কাজ করবে না।

— ডিকরান মার্শুপিয়াল

ধন্যবাদ ডিকরান! আপনি আমাকে কেএলআর আন্ডার কার্নেল স্মুথিংয়ের সম্পর্ক ব্যাখ্যা করতে পারেন? কেএলআর-মডেলটি এসএমএম [ক্ষতি + পেনাল্টি] -র মতো তৈরি এবং গ্রেডিয়েন্ট বংশোদ্ভূত মাধ্যমে সমাধান করা হয়েছে solved তবে কেএলআর-তে একই সময়ের রেফারেন্সগুলি (যেমন "কর্নেল লজিস্টিক রিগ্রেশন এবং ইম্পোর্ট ভেক্টর মেশিন", ঝু এবং হাস্টি 2005) স্মুথিং-লিটারেচারে যান (যেমন "জেনারালাইজড অ্যাডিটিভ মডেলস", হাস্টি এবং তিবশিরানী 1990)।

— রিচার্ডএন

আমি স্মুথিং সাহিত্যের সাথে তেমন পরিচিত নই, তবে কার্নেল মডেলগুলি স্প্লিন স্মুথিংয়ের সাথে ঘনিষ্ঠভাবে সম্পর্কিত। আমি মনে করি সবচেয়ে ভাল জায়গাটি হ'ল গ্রেস ওয়াহবা ( স্ট্যাটাসউইস.ইডু / ওয়াবাহ ) দ্বারা প্রকাশিত হবে , যার কাজটি স্মুথিং এবং কার্নেল পদ্ধতি উভয়ই প্রসারিত।

— ডিকরান মার্সুপিয়াল

ধন্যবাদ, আমি ওয়াহাবার প্রকাশনাগুলিকে আরও ঘনিষ্ঠভাবে দেখব আপনি কি কেএলআর একটি প্রয়োগের সুপারিশ করতে পারেন, সেরা R এ?

— রিচার্ডএন

Answer 2

আমি অনুমান করি আপনি জানেন যে লজিস্টিক রিগ্রেশন জন্য কার্নেলটি একটি প্যারাম্যাট্রিক নয়, তাই প্রথমে আপনার এই সীমাবদ্ধতা রয়েছে।

আর প্যাকেজটি সম্পর্কে যা আমি জানি এবং এটি বেশ ভাল কাজ করে তা হল এনপি : মিশ্রিত ডেটা ধরণের জন্য ননপ্যারামেট্রিক কার্নেল স্মুথিং পদ্ধতি

এই প্যাকেজটি বিভিন্ন ননপ্যারমেট্রিক (এবং সেমিপ্রেমেট্রিক) কার্নেল পদ্ধতি সরবরাহ করে যা অবিচ্ছিন্নভাবে অবিচ্ছিন্ন, অর্ডারযুক্ত এবং আদেশযুক্ত ফ্যাক্টর ডেটা ধরণের মিশ্রণকে পরিচালনা করে।

আর্ট কার্নেলের অবস্থা সম্পর্কিত আমি ২০০৯ সাল থেকে এই গবেষণাপত্রে বর্ণিত বিষয়গুলির সাথে পরীক্ষার পুনরুদ্ধার করতে পারি you আপনার জন্য সবচেয়ে ভাল এবং আরও প্রকৃত একটি চয়ন করার জন্য এটি সাবধানতার সাথে পড়ুন।

Comments

ওহে মারিয়ানা, আপনার জবাবের জন্য ধন্যবাদ, তবে আমাদের একটি ভুল বোঝাবুঝি হয়েছিল: আমি "কার্নেল পদ্ধতি" বলতে বোঝায় এমন পদ্ধতিগুলি যেমন "কার্নেল ট্রিক" ব্যবহার করে সাপোর্ট ভেক্টর মেশিন, কার্নেল স্মুথিং পদ্ধতি নয় not

— রিচার্ডএন