প্রশ্ন ট্যাগ «kernel-trick»

অনেক মেশিন লার্নিং ক্লাসিফায়ার (যেমন সমর্থন ভেক্টর মেশিনগুলি) কার্নেল নির্দিষ্ট করার অনুমতি দেয়। কর্নেল কী তা বোঝানোর একটি স্বজ্ঞাত উপায় কী হবে? আমি যে দিকটি নিয়ে ভাবছিলাম তা হ'ল লিনিয়ার এবং অ-লিনিয়ার কার্নেলের মধ্যে পার্থক্য। সহজ কথায়, আমি 'লিনিয়ার সিদ্ধান্ত ফাংশন' একটি 'অ-লিনিয়ার সিদ্ধান্ত ফাংশন' বলতে পারি could তবে, আমি …

96 machine-learning  svm  references  kernel-trick  intuition 

এসভিএম ব্যবহার করার সময়, আমাদের একটি কার্নেল নির্বাচন করতে হবে। আমি আশ্চর্য হই যে কীভাবে কার্নেলটি নির্বাচন করতে হয়। কার্নেল নির্বাচনের কোনও মানদণ্ড?

95 machine-learning  svm  kernel-trick 

আমি লাসো রিগ্রেশন সহ যেখানে আমার আগ্রহের ফলাফলটি দ্বিধাহীন তা ব্যবহার glmnetকরে ধকল শুরু করছি । আমি নীচে একটি ছোট মক ডেটা ফ্রেম তৈরি করেছি: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, …

77 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 

বিভিন্ন স্বতন্ত্র ব্যবহার রয়েছে: কার্নেলের ঘনত্বের অনুমান কার্নেল ট্রিক কার্নেল স্মুথিং তাদের মধ্যে "কার্নেল" অর্থ কী, আপনার নিজের কথায় সরল ইংরেজিতে দয়া করে ব্যাখ্যা করুন।

73 kernel-trick  kernel-smoothing 

আমি গাউসিয়ান এবং বহুবর্ষীয় কার্নেলগুলির সাথে কার্নেল পিসিএ ( 1 , 2 , 3 ) সম্পর্কে পড়ছিলাম । গাউসিয়ান কার্নেল আপাতদৃষ্টিতে যে কোনও প্রকারের ননলাইনার তথ্য ব্যতিক্রমীভাবে ভালভাবে আলাদা করতে পারে? দয়া করে একটি স্বজ্ঞাত বিশ্লেষণ করুন, পাশাপাশি যদি সম্ভব হয় তবে একটি গাণিতিকভাবে জড়িত। অন্যান্য কার্নেলের কাছে গাউসিয়ান কার্নেলের …

67 machine-learning  pca  svm  kernel-trick 

সাপোর্ট ভেক্টর মেশিন ব্যবহার করার সময়, আরবিএফ-এর মতো লিনিয়ার কার্নেল বনাম ননলাইনার কার্নেল বাছাই করার বিষয়ে কোনও গাইডলাইন রয়েছে? আমি একবার শুনেছি যে নন-লিনিয়ার কার্নেল বৈশিষ্ট্যগুলির সংখ্যা বড় হওয়ার পরে ভাল সম্পাদন করতে পারে না। এই ইস্যুতে কোন রেফারেন্স আছে?

45 machine-learning  classification  svm  references  kernel-trick 

গাউসিয়ান কার্নেলের সাথে একটি এসভিএমের fi nite ডাইমেনশনাল বৈশিষ্ট্যযুক্ত স্থানটি রয়েছে এর পিছনে স্বজ্ঞাততাটি কী?

36 svm  feature-selection  kernel-trick 

কীভাবে প্রমাণ করতে হয় যে রেডিয়াল ভিত্তিক ফাংশন k(x,y)=exp(−||x−y||2)2σ2)k(x,y)=exp⁡(−||x−y||2)2σ2)k(x, y) = \exp(-\frac{||x-y||^2)}{2\sigma^2})একটি কর্নেল? আমি যতদূর বুঝতে পেরেছি, এটি প্রমাণ করতে আমাদের নীচের যে কোনও একটি প্রমাণ করতে হবে: কোনও ভেক্টর সংস্থার জন্য । । । , x nx1,x2,...,xnx1,x2,...,xnx_1, x_2, ..., x_n ম্যাট্রিক্স = positive ধনাত্মক অর্ধবৃত্তীয়।K(x1,x2,...,xn)K(x1,x2,...,xn)K(x_1, x_2, ..., x_n)(k(xi,xj))n×n(k(xi,xj))n×n(k(x_i, x_j))_{n …

35 svm  kernel-trick 

আমি দেখেছি লোকেরা এসভিএম এবং কার্নেলগুলিতে প্রচুর প্রচেষ্টা করেছে এবং তারা মেশিন লার্নিংয়ের একটি স্টার্টার হিসাবে বেশ আকর্ষণীয় দেখায়। তবে আমরা যদি আশা করি যে প্রায়-সর্বদা আমরা (গভীর) নিউরাল নেটওয়ার্কের ক্ষেত্রে কার্যকর ফলাফল খুঁজে পেতে পারি তবে এই যুগে অন্যান্য পদ্ধতির চেষ্টা করার অর্থ কী? এই বিষয়টিতে আমার সীমাবদ্ধতা এখানে। …

33 machine-learning  svm  kernel-trick  supervised-learning 

আমি শ্রেণিবিন্যাসের জন্য এসভিএম ব্যবহার করছি এবং আমি লিনিয়ার এবং আরবিএফ কার্নেলের জন্য অনুকূল পরামিতিগুলি নির্ধারণ করার চেষ্টা করছি। লিনিয়ার কার্নেলের জন্য আমি সি নির্ধারণ করতে ক্রস-ভ্যালিডেটেড প্যারামিটার নির্বাচন ব্যবহার করি এবং আরবিএফ কার্নেলের জন্য আমি সি এবং গামা নির্ধারণের জন্য গ্রিড অনুসন্ধান ব্যবহার করি। আমার কাছে 20 (সংখ্যাগত) বৈশিষ্ট্য …

32 classification  svm  kernel-trick 

আমি একটি এসভিএম এবং পার্সেপশনার মধ্যে পার্থক্য নিয়ে কিছুটা বিভ্রান্ত হয়ে পড়েছি। আমাকে এখানে আমার বোঝাপড়ার সংক্ষিপ্তসার চেষ্টা করার চেষ্টা করুন এবং দয়া করে আমার কোথায় ভুল হয়েছে তা সংশোধন করতে এবং আমি যা মিস করেছি তা পূরণ করুন। পারসেপ্ট্রন পৃথকীকরণ "দূরত্ব" অপ্টিমাইজ করার চেষ্টা করে না। যতক্ষণ না এটি …

29 machine-learning  svm  kernel-trick 

কেউ দয়া করে আমাকে এসভিএমের কার্নেলের মধ্যে পার্থক্য বলতে পারেন: রৈখিক বহুপদ গাউসিয়ান (আরবিএফ) সিগমা কারণ আমরা জানি যে কার্নেলটি আমাদের ইনপুট স্পেসটিকে উচ্চ মাত্রিক বৈশিষ্ট্যযুক্ত স্থানে ম্যাপ করতে ব্যবহৃত হয়। এবং সেই বৈশিষ্ট্য স্পেসে আমরা লিনিয়ারে পৃথক পৃথক সীমানা খুঁজে পাই .. এগুলি কখন ব্যবহৃত হয় (কোন অবস্থার অধীনে) …

27 machine-learning  svm  pattern-recognition  kernel-trick 

এসভিএম-এ, গাউসিয়ান কার্নেলটি সংজ্ঞায়িত করা হয়েছে: যেখানে X, Y \ এ \ mathbb {আর ^ এন} । আমি \ phi এর সুস্পষ্ট সমীকরণ জানি না । আমি এটি জানতে চাই।কে( x , y)) = Exp( - ∥ x - y)∥222 σ2) =ϕ ( এক্স )টিϕ ( y))K(x,y)=exp⁡(−‖x−y‖222σ2)=ϕ(x)Tϕ(y)K(x,y)=\exp\left({-\frac{\|x-y\|_2^2}{2\sigma^2}}\right)=\phi(x)^T\phi(y)x , y∈আরএনx,y∈Rnx, y\in …

24 machine-learning  svm  kernel-trick 

কেন কার্নেলাইজড এসভিএমগুলির সাথে কাজ করার সময় লোকেরা চতুষ্কোণ প্রোগ্রামিং কৌশল (যেমন এসএমও) ব্যবহার করে? গ্রেডিয়েন্ট বংশোদ্ভূত কি সমস্যা? কার্নেলগুলি ব্যবহার করা কি অসম্ভব বা এটি খুব ধীর (এবং কেন?)। এখানে আরও একটি প্রসঙ্গ এখানে দেওয়া হয়েছে: এসভিএমগুলি আরও ভালভাবে বোঝার চেষ্টা করে, আমি নিম্নলিখিত ব্যয়ের ফাংশনটি ব্যবহার করে লিনিয়ার …

21 svm  kernel-trick  gradient-descent 

মেশিন লার্নিং এবং প্যাটার্ন স্বীকৃতি প্রসঙ্গে, কার্নেল ট্রিক নামে একটি ধারণা রয়েছে । সমস্যার মুখোমুখি হচ্ছে যেখানে আমাকে কোনও ফাংশন কার্নেল ফাংশন হতে পারে কিনা তা নির্ধারণ করতে বলা হয়েছে, ঠিক কী করা উচিত? তারা কি প্রথমে তিনটি বা চারটি কার্নেল ফাংশন যেমন বহুভুজ, আরবিএফ এবং গাউসির আকারের কিনা তা …

21 machine-learning  kernel-trick