প্রশ্ন ট্যাগ «svm»

আমি বর্তমানে আমার ডেটা শ্রেণিবদ্ধ করতে একটি রৈখিক কার্নেল সহ একটি এসভিএম ব্যবহার করছি। প্রশিক্ষণের সেটটিতে কোনও ত্রুটি নেই। আমি প্যারামিটার ( ) এর জন্য কয়েকটি মান চেষ্টা করেছি । এটি পরীক্ষার সেটে ত্রুটিটি পরিবর্তন করে নি।CCC10−5,…,10210−5,…,10210^{-5}, \dots, 10^2 এখন আমি ভাবছি: আমি ( rb-libsvm ) ব্যবহার করার জন্য রুবি …

134 machine-learning  svm  libsvm 

সাপোর্ট ভেক্টর মেশিন (এসভিএম) কীভাবে কাজ করে এবং লিনিয়ার পারসেপ্ট্রন , লিনিয়ার ডিসক্রিমেন্ট্যান্ট অ্যানালাইসিস বা লজিস্টিক রিগ্রেশন এর মতো অন্যান্য রৈখিক শ্রেণিবদ্ধদের থেকে কী আলাদা হয় ? * (* আমি অ্যালগরিদম, অপ্টিমাইজেশান কৌশল, সাধারণীকরণের ক্ষমতা এবং রান-টাইম জটিলতার জন্য অন্তর্নিহিত প্রেরণাগুলি বিবেচনা করছি )

108 machine-learning  classification  svm  statistical-learning 

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 

একটি সাপোর্ট ভেক্টর মেশিনের লক্ষ্যটি বিভিন্ন ইনপুটকে বিভিন্ন শ্রেণিতে সেট করে শ্রেণীবদ্ধ করার ক্ষেত্রে কীসের মূল বিষয়গুলি আমি তা বুঝতে পারি, তবে যা আমি বুঝতে পারি না সেগুলি হ'ল নিতান্ত-কৌতুকপূর্ণ বিবরণ। প্রারম্ভিকদের জন্য, আমি স্ল্যাক ভেরিয়েবলগুলি ব্যবহার করে কিছুটা বিভ্রান্ত। তাদের উদ্দেশ্য কী? আমি একটি শ্রেণিবিন্যাসের সমস্যাটি করছি যেখানে আমি …

76 machine-learning  classification  svm 

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 

আমি প্রমাণিত এসভিএমগুলিতে যে সমস্ত কাগজপত্র পড়েছি তা হ'ল তাদের প্রতিরোধ / শ্রেণিবিন্যাসের সমস্যার মুখোমুখি হওয়ার জন্য এটি উচ্চতর কৌশল, সচেতন যে তারা এনএনএসের মাধ্যমে অনুরূপ ফলাফল পেতে পারে না। প্রায়শই তুলনা বলছে যে এনভিগুলির পরিবর্তে এসভিএম, একটি শক্তিশালী প্রতিষ্ঠাতা তত্ত্ব আছে চতুর্ভুজ প্রোগ্রামিংয়ের কারণে গ্লোবাল সর্বোত্তম পৌঁছান সঠিক সংখ্যক …

52 machine-learning  svm  neural-networks 

ডাটা পয়েন্টের দেওয়া ও লেবেল Y 1 , ... , Y এন ∈ { - 1 , 1 } , হার্ড মার্জিন SVM আদিম সমস্যাx1,…,xn∈Rdx1,…,xn∈Rdx_1, \ldots, x_n \in \mathbb{R}^dy1,…,yn∈{−1,1}y1,…,yn∈{−1,1}y_1, \ldots, y_n \in \left \{-1, 1 \right\} s.t.minimizew,w012wTwminimizew,w012wTw \text{minimize}_{w, w_0} \quad \frac{1}{2} w^T w s.t.∀i:yi(wTxi+w0)≥1s.t.∀i:yi(wTxi+w0)≥1 \text{s.t.} \quad \forall i: y_i (w^T …

50 svm 

সাম্প্রতিক বছরগুলিতে, কনভলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি (সিএনএন) কম্পিউটার ভিশনে অবজেক্টের স্বীকৃতির জন্য অত্যাধুনিক শিল্পে পরিণত হয়েছে। সাধারণত, একটি সিএনএন বেশ কয়েকটি কনভ্যুশনাল স্তর নিয়ে গঠিত এবং তারপরে দুটি সম্পূর্ণ সংযুক্ত স্তর রয়েছে। এর পিছনে একটি স্বজ্ঞাত হ'ল কনভ্যুশনাল স্তরগুলি ইনপুট ডেটার আরও ভাল উপস্থাপনা শেখে এবং সম্পূর্ণ সংযুক্ত স্তরগুলি তারপরে লেবেলের …

46 machine-learning  neural-networks  svm  deep-learning  conv-neural-network 

গ্রেডিয়েন্ট বংশোদ্ভূত লোকাল মিনিমা আটকে যাওয়ার সমস্যা আছে। গ্লোবাল মিনিমা খুঁজে পেতে আমাদের গ্রেডিয়েন্ট বংশোদ্ভূত ঘন ঘন চালানো দরকার। নিউরাল নেটওয়ার্ক লার্নিংয়ে প্রয়োগকৃত গ্রেডিয়েন্ট বংশোদ্ভূত বিকল্পগুলির সাথে তাদের পক্ষে মতামত ও বারণ সহ কেউ কি আমাকে বলতে পারবেন?

46 machine-learning  svm  neural-networks 

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 

আমি লিনিয়ার এসভিএম লাগিয়ে দেওয়া পরিবর্তনশীল ওজনকে ব্যাখ্যা করার চেষ্টা করছি। (আমি সাইকিট-লার্ন ব্যবহার করছি ): from sklearn import svm svm = svm.SVC(kernel='linear') svm.fit(features, labels) svm.coef_ আমি ডকুমেন্টেশনে এমন কোনও কিছুই পাই না যা নির্দিষ্টভাবে এই ওজনগুলি গণনা করা বা ব্যাখ্যা করা হয় states ওজনের চিহ্নের ক্লাসের সাথে কি কোনও …

42 svm  feature-selection  python  scikit-learn 

কেউ দয়া করে আমাকে এসভিএম বা এলআর কে বেছে নেবেন সে সম্পর্কে কিছুটা অন্তর্দৃষ্টি দিতে পারেন? আমি দু'জনের হাইপারপ্লেন শিখার অপ্টিমাইজেশনের মানদণ্ডের মধ্যে পার্থক্য কী, তার পিছনে অন্তর্দৃষ্টি বুঝতে চাই, যেখানে সম্পর্কিত লক্ষ্যগুলি নীচে রয়েছে: এসভিএম: নিকটতম সমর্থন ভেক্টরগুলির মধ্যে মার্জিন সর্বাধিক করার চেষ্টা করুন এলআর: উত্তরোত্তর শ্রেণীর সম্ভাবনা সর্বাধিক …

37 regression  logistic  svm  optimization 

আমার ডেটাসেটটি ছোট (120 টি নমুনা) তবে বৈশিষ্ট্যের সংখ্যাটি (1000-200,000) থেকে পৃথক। যদিও আমি বৈশিষ্ট্যগুলির একটি উপসেট বাছাই করতে বৈশিষ্ট্য নির্বাচন করছি, এটি এখনও বেশি মানিয়ে যাবে। আমার প্রথম প্রশ্নটি হল, কীভাবে এসভিএম ওভারফিটিং পরিচালনা করে না। দ্বিতীয়ত, শ্রেণিবিন্যাসের ক্ষেত্রে আমি যখন ওভারফিটিংয়ের বিষয়ে আরও অধ্যয়ন করি তখন আমি এই …

37 classification  svm