প্রশ্ন ট্যাগ «svm»

আমার মতো একটি ডেটাসেট আছে +--------+------+-------------------+ | income | year | use | +--------+------+-------------------+ | 46328 | 1989 | COMMERCIAL EXEMPT | | 75469 | 1998 | CONDOMINIUM | | 49250 | 1950 | SINGLE FAMILY | | 82354 | 2001 | SINGLE FAMILY | | 88281 | 1985 | …

14 categorical-data  svm  mixed-type-data 

কীভাবে এটি রেডিয়াল ভিত্তিক ফাংশন k ( x , y ) = exp ( - | | x - y | | 2 ) এর জন্য প্রমাণ করতে হয়কিছু নেই সসীম-মাত্রিক বৈশিষ্ট্য স্থানএইচকিছু যে এই ধরনেরΦ:আরএন→এইচআমরা আছেট(এক্স,Y)=⟨Φ(এক্স),Φ(Y)⟩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})HHHΦ:Rn→HΦ:Rn→H\Phi: \text{R}^n \to Hk(x,y)=⟨Φ(x),Φ(y)⟩k(x,y)=⟨Φ(x),Φ(y)⟩k(x, y) = \langle \Phi(x), \Phi(y)\rangle ?

14 machine-learning  svm  kernel-trick 

আমি libsvm ব্যবহার করছি এবং আমি লক্ষ্য করেছি যে আমি যখনই svmtrain () কল করি তখন আমি একটি নতুন মডেল তৈরি করি এবং মনে হয় যে কোনও বিদ্যমান মডেলটিতে ডেটা রাখার কোনও বিকল্প নেই। এটি কি তবে সম্ভব? আমি কি শুধু লিবসভিমে এই দিকটি দেখছি না?

14 svm  libsvm 

এসভিএমগুলি স্বজ্ঞাতভাবে বুঝতে আমার কিছু সন্দেহ আছে। ধরে নিই আমরা কিছু মানক সরঞ্জাম যেমন SVMLight বা LibSVM ব্যবহার করে শ্রেণিবিন্যাসের জন্য একটি এসভিএম মডেলকে প্রশিক্ষণ দিয়েছি। আমরা যখন পরীক্ষার ডেটা সম্পর্কে ভবিষ্যদ্বাণী করার জন্য এই মডেলটি ব্যবহার করি, তখন মডেল প্রতিটি পরীক্ষার পয়েন্টের জন্য "আলফা" মানযুক্ত একটি ফাইল উত্পন্ন করে। …

14 machine-learning  svm  max-margin 

একটি অনুকূল ল্যাম্বদা অনুসন্ধান করতে এবং একই কাজটি glmnetকরার caretজন্য ব্যবহারের মধ্যে তুলনা করে অনেক বিভ্রান্তি রয়েছে বলে মনে হয় cv.glmnet। অনেক প্রশ্ন উত্থাপিত হয়েছিল, যেমন: শ্রেণিবিন্যাস মডেল ট্রেন.glmnet বনাম cv.glmnet? ক্যারেটের সাথে গ্ল্যামনেট ব্যবহারের সঠিক উপায় কী? `ক্যারেট ব্যবহার করে ক্রস-বৈধকরণ` গ্ল্যামেট` তবে কোনও উত্তর দেওয়া হয়নি, যা প্রশ্নের …

14 r  caret  glmnet  machine-learning  neural-networks  maximum  softmax  probability  distributions  mathematical-statistics  random-variable  cdf  statistical-significance  variance  expected-value  ratio  sample-size  reliability  tolerance-interval  wilcoxon-signed-rank  self-study  variance  sampling  mean  machine-learning  svm  libsvm  self-study  sampling  ranks  data-visualization  histogram  machine-learning  classification  normal-distribution  mathematical-statistics  maximum-likelihood  mixture  predictive-models  prediction  seasonality 

প্রসঙ্গ : আমি তাই আমি ব্যবহার করছি একটি scatterplot যে স্থিতিমাপ বলে মনে হচ্ছে না একটি রেখা আঁকা করতে চাই, geom_smooth()এ ggplotমধ্যে R। এটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে প্রত্যাবর্তন করে geom_smooth: method="auto" and size of largest group is >=1000, so using gam with formula: y ~ s(x, bs = "cs"). Use 'method = …

14 r  gam  splines  loess  r  data-visualization  boxplot  mathematical-statistics  theory  sufficient-statistics  machine-learning  classification  correlation  svm  feature-selection  probability  stochastic-processes  machine-learning  reinforcement-learning 

আমি আমার গবেষণা কাজের জন্য সাইকিট-লার্নে প্রয়োগ করা একটি শ্রেণির এসভিএম ব্যবহার করছিলাম। তবে আমার এ সম্পর্কে ভাল ধারণা নেই। কেউ দয়া করে একটি শ্রেণির এসভিএমের একটি সহজ, ভাল ব্যাখ্যা দিতে পারেন ?

14 machine-learning  svm  data-mining  novelty-detection 

উদ্দেশ্য কেকেটির বোঝাপড়াটি সঠিক কিনা তা নিশ্চিত করুন। KKT- এ আরও ব্যাখ্যা এবং নিশ্চিতকরণ সন্ধান করুন। পটভূমি কেকেটি শর্তগুলি বোঝার চেষ্টা করছে, বিশেষত পরিপূরক, যা সর্বদা এসভিএম নিবন্ধগুলিতে নীল থেকে পপ আপ হয়। আমার বিমূর্ত সূত্রের তালিকার দরকার নেই তবে আমার একটি কংক্রিট, স্বজ্ঞাত এবং গ্রাফিকাল ব্যাখ্যা দরকার। প্রশ্ন P, …

13 svm  optimization  lagrange-multipliers 

আমি সম্প্রতি কর্নেল ট্রিকের ব্যবহার সম্পর্কে শিখেছি, যা এই মাত্রাগুলিতে ডেটা লিনিয়ারাইজ করার প্রয়াসে উচ্চতর মাত্রিক স্থানগুলিতে ডেটা ম্যাপ করে। এমন কোনও ঘটনা আছে যেখানে আমার এই কৌশলটি ব্যবহার করা এড়ানো উচিত? এটি কি সঠিক কার্নেল ফাংশনটি অনুসন্ধান করার বিষয়? লিনিয়ার ডেটার জন্য এটি অবশ্যই সহায়ক নয়, তবে অ-রৈখিক ডেটার …

13 machine-learning  svm  kernel-trick  heuristic 

অনেকগুলি মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম রয়েছে যা কার্নেল ফাংশনে নির্ভর করে। নাম হিসাবে এসভিএম এবং এনএন তবে দুটি। সুতরাং কার্নেল ফাংশনটির সংজ্ঞা কী এবং এর বৈধ হওয়ার জন্য প্রয়োজনীয়তাগুলি কী?

13 svm  terminology  kernel-trick 

আমার কাছে দুটি ওভারল্যাপিং ক্লাস সহ একটি ডেটাসেট রয়েছে, প্রতিটি শ্রেণিতে সাতটি পয়েন্ট, পয়েন্টগুলি দ্বিমাত্রিক জায়গায় space আর এ, এবং আমি এই ক্লাসগুলির জন্য পৃথকীকরণের হাইপারপ্লেন তৈরি svmকরতে e1071প্যাকেজটি থেকে চালাচ্ছি । আমি নিম্নলিখিত কমান্ডটি ব্যবহার করছি: svm(x, y, scale = FALSE, type = 'C-classification', kernel = 'linear', cost = …

13 r  machine-learning  svm  libsvm  e1071 

আমার এসভিএম-তে সীমিত জ্ঞানের সাহায্যে এটি একটি স্বল্প ও ফ্যাটযুক্ত ডেটা ম্যাট্রিক্স , (প্রচুর বৈশিষ্ট্য এবং খুব বেশি উদাহরণ নয়) এর জন্য ভাল তবে বড় ডেটার জন্য নয়।এক্সXX আমি বুঝতে পারি এর একটি কারণ হ'ল কার্নেল ম্যাট্রিক্স হ'ল n mat n ম্যাট্রিক্স যেখানে, এন ডেটাতে উদাহরণের সংখ্যা। যদি আমরা বলি, …

13 machine-learning  svm  large-data 

আমি এই শেখার বক্ররেখা তৈরি করেছি এবং আমি জানতে চাই যে আমার এসভিএম মডেল পক্ষপাত বা ভেরিয়েন্সে ভুগছে কিনা? এই গ্রাফ থেকে আমি কীভাবে এই উপসংহারটি আনতে পারি?

12 machine-learning  svm  bias  train 

আমি অনেক নিবন্ধ পেয়েছি যা জানিয়েছে যে বুস্টিং পদ্ধতিগুলি বিদেশীদের কাছে সংবেদনশীল তবে কেন এটি ব্যাখ্যা করার মতো কোনও নিবন্ধ নেই। আমার অভিজ্ঞতায় আউটলিয়াররা কোনও মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমের পক্ষে খারাপ, তবে কেন উত্সাহ দেওয়ার পদ্ধতিগুলি বিশেষ সংবেদনশীল হিসাবে বিবেচিত হয়? নীচের অ্যালগরিদমগুলি কীভাবে বহিরাগতদের সংবেদনশীলতার দিক থেকে র‌্যাঙ্ক করবে: বুস্ট-ট্রি, …

12 machine-learning  svm  outliers  cart  boosting 

আমি একটি প্রদত্ত ডেটা সেটের বিপরীতে একটি এসভিএম চালিয়েছি এবং নিম্নলিখিত পর্যবেক্ষণ করেছি: যদি আমি শ্রেণিবদ্ধকারী তৈরির জন্য বৈশিষ্ট্যগুলির সংখ্যা পরিবর্তন করি তবে ফলাফল হিসাবে সমর্থিত ভেক্টরের সংখ্যাও পরিবর্তন করা হবে। আমি এই জাতীয় দৃশ্যের ব্যাখ্যা কীভাবে জানতে চাই।

12 machine-learning  classification  svm  kernel-trick