প্রশ্ন ট্যাগ «svm»

আমি ভাবছিলাম যে কোনও এসভিএমকে প্রশিক্ষণ দেওয়া (কোনও লিনিয়ার বলতে, জিনিসগুলিকে সহজ করে তোলা) ব্যাকপ্রোপেশন ব্যবহার করে কী সম্ভব? বর্তমানে, আমি একটি রাস্তা ব্লক আছি কারণ আমি শুধুমাত্র লেখা সম্পর্কে মনে করতে পারেন ক্লাসিফায়ার এর আউটপুট হিসাবে f(x;θ,b)=sgn(θ⋅x−(b+1))=sgn(g(x;θ,b))f(x;θ,b)=sgn(θ⋅x−(b+1))=sgn(g(x;θ,b)) f(\mathbf{x};\theta,b) = \text{sgn}(\theta\cdot\mathbf{x} - (b+1)) = \text{sgn}(g(\mathbf{x};\theta,b)) অতএব, আমরা যখন "ব্যাকওয়ার্ড পাস" …

11 machine-learning  neural-networks  svm  gradient-descent  backpropagation 

আমি 20 টি বৈশিষ্ট্যের উপর ভিত্তি করে কেস (সত্য / মিথ্যা) শ্রেণিবদ্ধ করতে একটি এসভিএমকে প্রশিক্ষণ দিতে চাই। আমি জানি যে এর মধ্যে কয়েকটি বৈশিষ্ট্য অত্যন্ত সংযুক্ত রয়েছে। সুতরাং আমার প্রশ্নটি হ'ল: এসভিএম বৈশিষ্ট্যগুলির মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্ক বা অযৌক্তিকতার জন্য সংবেদনশীল? কোন রেফারেন্স?

11 svm  multicollinearity  kernel-trick 

আমি কোন ধরণের ডেভিসের জন্য কোন এসভিআর উপযোগী তা অনুসন্ধান করার চেষ্টা করছি। আমি 4 ধরণের এসভিআর জানি: Epsilon নিউ সর্বনিম্ন স্কোয়ার এবং রৈখিক। আমি বুঝতে পারছি এল 1 রেগের সাথে লিনিয়ার এসভিআর কমবেশি লাসোর মতো, তবে বাকি 3 টি কৌশলগুলির মধ্যে পার্থক্য কী?

11 regression  svm 

রেডিয়াল-বেস ফাংশন কার্নেল সহ সমর্থন ভেক্টর মেশিনগুলি একটি সাধারণ-উদ্দেশ্য তদারকি করা শ্রেণিবদ্ধকারী। যদিও আমি এই এসভিএমগুলির জন্য তাত্ত্বিক ভিত্তি এবং তাদের দৃ points় বিষয়গুলি জানি, তবে আমি সেসব ক্ষেত্রে সচেতন নই যেখানে তারা পছন্দসই পদ্ধতি। সুতরাং, এমন কি এমন এক শ্রেণির সমস্যা রয়েছে যার জন্য আরবিএফ এসভিএমগুলি অন্যান্য এমএল কৌশলগুলির …

10 machine-learning  logistic  classification  svm  random-forest 

ধরুন আমার কাছে এন ইনপুট এবং একটি একক আউটপুট (বাইনারি শ্রেণিবদ্ধকরণ টাস্ক) সহ একটি সাধারণ একক স্তর নিউরাল নেটওয়ার্ক রয়েছে। যদি আমি সিগময়েড ফাংশন হিসাবে আউটপুট নোডে অ্যাক্টিভেশন ফাংশনটি সেট করি- তবে ফলাফলটি লজিস্টিক রিগ্রেশন শ্রেণিবদ্ধ হয়। এই একই দৃশ্যে, যদি আমি আউটপুট অ্যাক্টিভেশনটিকে রিলু (সংশোধিত লিনিয়ার ইউনিট) তে পরিবর্তন …

10 neural-networks  svm 

ননলাইনার সীমানা সহ শ্রেণিবদ্ধকরণের সমস্যাগুলি সাধারণ পার্সেপট্রন দ্বারা সমাধান করা যায় না । নিম্নলিখিত আর কোডটি চিত্রণমূলক উদ্দেশ্যে এবং পাইথনের এই উদাহরণের উপর ভিত্তি করে ): nonlin <- function(x, deriv = F) { if (deriv) x*(1-x) else 1/(1+exp(-x)) } X <- matrix(c(-3,1, -2,1, -1,1, 0,1, 1,1, 2,1, 3,1), ncol=2, byrow=T) …

10 r  neural-networks  svm  kernel-trick  perceptron 

আমার কিছু তথ্য রয়েছে যা গ্রাফ । দুটি ক্লাসের মধ্যে , একটির অন্তর্ভুক্ত , এবং আমি দুটি শ্রেণীর মধ্যে পার্থক্য করার জন্য একটি এসভিএম প্রশিক্ষণ দিতে আগ্রহী। এর একটি উপযুক্ত কার্নেল হল আশ্লেষ কার্নেল , যেখানে হয় Laplacian এর এবং একটি টিউনিং প্যারামিটার।y আমি ∈ { - 1 , 1 …

10 svm  cross-validation  kernel-trick  graph-theory 

আমি বর্তমানে নিম্নলিখিত কোড দিয়ে সাইকিট শিখতে ব্যবহার করছি: clf = svm.SVC(C=1.0, tol=1e-10, cache_size=600, kernel='rbf', gamma=0.0, class_weight='auto') এবং তারপরে 7 টি ভিন্ন লেবেল সহ ডেটা সেট করার জন্য ফিট এবং ভবিষ্যদ্বাণী করুন। আমি একটি অদ্ভুত আউটপুট পেয়েছিলাম। কোন বৈধতা যাচাই করার কৌশলটি যাচাইকরণ সেটটিতে আমি পূর্বাভাসযুক্ত লেবেলটি ব্যবহার করি তা …

10 svm  scikit-learn  libsvm  multi-class  optunity 

ধরুন আমার কাছে একটি ছোট নমুনার আকার রয়েছে, যেমন এন = 100 এবং দুটি শ্রেণি। আমার কীভাবে প্রশিক্ষণ, ক্রস-বৈধকরণ এবং মেশিন লার্নিংয়ের জন্য পরীক্ষার সেট আকার নির্বাচন করতে হবে? আমি স্বজ্ঞাতভাবে বাছাই করা হবে প্রশিক্ষণের সেট আকার 50 হিসাবে ক্রস বৈধতা সেট আকার 25, এবং 25 হিসাবে পরীক্ষার আকার। তবে …

10 machine-learning  sampling  svm  cross-validation  sample-size 

আমি একটি ডেটা সেট নিয়ে কাজ করছি। কিছু মডেল সনাক্তকরণ কৌশল ব্যবহার করার পরে, আমি একটি আরিমা (0,2,1) মডেল নিয়ে এসেছি। আমি আমার মূল ডেটা সেটটির 48 তম পর্যবেক্ষণে একটি উদ্ভাবনী আউটলেটর (আইও) সনাক্ত করতে detectIOপ্যাকেজে প্যাকেজে ফাংশনটি ব্যবহার করেছি।TSA আমি কীভাবে এই আউটলেটটিকে আমার মডেলটিতে অন্তর্ভুক্ত করব যাতে আমি …

10 r  time-series  arima  outliers  hypergeometric  fishers-exact  r  time-series  intraclass-correlation  r  logistic  glmm  clogit  mixed-model  spss  repeated-measures  ancova  machine-learning  python  scikit-learn  distributions  data-transformation  stochastic-processes  web  standard-deviation  r  machine-learning  spatial  similarities  spatio-temporal  binomial  sparse  poisson-process  r  regression  nonparametric  r  regression  logistic  simulation  power-analysis  r  svm  random-forest  anova  repeated-measures  manova  regression  statistical-significance  cross-validation  group-differences  model-comparison  r  spatial  model-evaluation  parallel-computing  generalized-least-squares  r  stata  fitting  mixture  hypothesis-testing  categorical-data  hypothesis-testing  anova  statistical-significance  repeated-measures  likert  wilcoxon-mann-whitney  boxplot  statistical-significance  confidence-interval  forecasting  prediction-interval  regression  categorical-data  stata  least-squares  experiment-design  skewness  reliability  cronbachs-alpha  r  regression  splines  maximum-likelihood  modeling  likelihood-ratio  profile-likelihood  nested-models 

কেউ আমাকে কীভাবে ব্যাখ্যা করতে পারেন যে কীভাবে একজন এসভিএম সিদ্ধান্ত ফাংশনটি ডিজাইন করতে যায়? বা আমাকে উত্সের দিকে ইঙ্গিত করুন যা একটি দৃ concrete় উদাহরণ নিয়ে আলোচনা করে। সম্পাদনা নীচের উদাহরণের জন্য, আমি দেখতে পাচ্ছি যে সমীকরণটি X2=1.5X2=1.5X_2 = 1.5সর্বাধিক মার্জিনের সাথে ক্লাসগুলিকে পৃথক করে। তবে আমি কীভাবে ওজনগুলি …

10 svm 

আমি ডায়াবেটিসের পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য এসভিএম ব্যবহার করছি। আমি এই উদ্দেশ্যে বিআরএফএসএস ডেটা সেট ব্যবহার করছি । ডেটা সেটটিতে মাত্রা রয়েছে এবং এটি স্কিউড হয়। টার্গেট ভেরিয়েবলের s এর শতাংশ while যখন এর মধ্যে বাকি । ।11 % 89 %432607 × 136432607×136432607 \times 136Y১১ %11%11\%N89 %89%89\% আমি শুধু ব্যবহার করছি …

10 r  classification  svm  feature-selection  e1071 

আমি আর প্যাকেজ গ্যামলস ব্যবহার করে একটি গ্যাম-ভিত্তিক রিগ্রেশন চালাচ্ছি এবং ডেটা শূন্য-স্ফীত বিটা বিতরণ ধরে নিচ্ছি । আমি আমার মডেল শুধুমাত্র একটি একক ব্যাখ্যামূলক পরিবর্তনশীল আছে তাই এটি মূলত আছে: mymodel = gamlss(response ~ input, family=BEZI)। অ্যালগরিদম আমাকে ব্যাখ্যামূলক ভেরিয়েবলকে গড় ( μ ) এবং K ( ইনপুট ) …

10 nonlinear-regression  gamlss  machine-learning  svm 

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 …

10 logistic  svm  kernel-trick 

আমি এসভিএম সম্পর্কে পড়েছি এবং শিখেছি যে তারা একটি অপ্টিমাইজেশান সমস্যা সমাধান করছে এবং সর্বাধিক মার্জিন ধারণাটি খুব যুক্তিসঙ্গত ছিল। এখন, কার্নেলগুলি ব্যবহার করে তারা এমনকি অ-রৈখিক বিভাজন সীমানাও খুঁজে পেতে পারে যা দুর্দান্ত ছিল। এখনও অবধি, আমার কী ধারণা নেই যে এসভিএম (একটি বিশেষ কার্নেল মেশিন) এবং কার্নেল মেশিনগুলি …

10 machine-learning  neural-networks  svm  deep-learning  kernel-trick