Als «svm» getaggte Fragen

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Wie mache ich ein Batch-Innenprodukt in Tensorflow?

Ich habe zwei Tensoren a:[batch_size, dim] b:[batch_size, dim]. Ich möchte inneres Produkt für jedes Paar in der Charge machen c:[batch_size, 1], wo erzeugen c[i,0]=a[i,:].T*b[i,:].

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Kann das Vertrauen in Trainingsetiketten verwendet werden, um die Vorhersagegenauigkeit zu verbessern?

Ich habe Trainingsdaten, die mit Binärwerten gekennzeichnet sind. Ich habe auch das Vertrauen jedes dieser Etiketten gesammelt, dh 0,8 Vertrauen würde bedeuten, dass 80% der menschlichen Etikettierer diesem Etikett zustimmen. Ist es möglich, diese Vertrauensdaten zu verwenden, um die Genauigkeit...

machine-learning classification regression scikit-learn svm

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Wird bei Verwendung von SVM als binärer Klassifikator die Bezeichnung für einen Datenpunkt im Konsens ausgewählt?

Ich lerne Support Vector Machines und kann nicht verstehen, wie eine Klassenbezeichnung für einen Datenpunkt in einem binären Klassifikator ausgewählt wird. Wird es im Konsens hinsichtlich der Klassifizierung in jeder Dimension der trennenden Hyperebene

svm classification binary

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Welche Beziehung besteht zwischen einer SVM und einem Scharnierverlust?

Mein Kollege und ich versuchen, uns mit dem Unterschied zwischen logistischer Regression und einer SVM auseinanderzusetzen. Offensichtlich optimieren sie verschiedene Zielfunktionen. Ist eine SVM so einfach wie zu sagen, dass sie ein diskriminierender Klassifikator ist, der einfach den...

svm logistic-regression hinge-loss

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Funktionsauswahl für Support Vector Machines

Meine Frage ist dreifach Im Kontext von "Kernelized" unterstützen Vektormaschinen Ist die Auswahl von Variablen / Merkmalen wünschenswert - insbesondere, da wir den Parameter C regulieren, um eine Überanpassung zu verhindern, und das Hauptmotiv für die Einführung von Kerneln in eine SVM darin...

svm feature-selection scikit-learn

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Gibt es eine Domäne, in der Spiking Neural Networks andere Algorithmen übertreffen (Non-Spiking)?

Ich lese über Reservoir-Computing- Techniken wie Echo State Networks und Liquid State Machines . Beide Verfahren umfassen das Zuführen von Eingaben zu einer Population zufällig (oder nicht) verbundener Spike-Neuronen und einen relativ einfachen Auslesealgorithmus, der die Ausgabe erzeugt (z. B....

machine-learning classification neural-network deep-learning svm

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sklearn - Überanpassungsproblem

Ich suche nach Empfehlungen, wie ich mein aktuelles Problem des maschinellen Lernens am besten lösen kann Der Umriss des Problems und was ich getan habe, ist wie folgt: Ich habe mehr als 900 Versuche mit EEG-Daten, wobei jeder Versuch 1 Sekunde lang ist. Die Grundwahrheit ist für jeden bekannt und...

machine-learning python svm scikit-learn

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Wo genau

Ich habe verstanden, dass SVMs binäre, lineare Klassifizierer sind (ohne den Kernel-Trick). Sie haben Trainingsdaten(xi,yi)(xi,yi)(x_i, y_i) wo xixix_i ist ein Vektor und yich∈ { - 1 , 1 }yi∈{−1,1}y_i \in \{-1, 1\}ist die Klasse. Da es sich um binäre lineare Klassifikatoren handelt, besteht die...

machine-learning svm

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Bitte klären Sie mich mit Platt's SMO-Algorithmus (für SVM) auf.

Aus A_Roadmap_to_SVM_SMO.pdf , S. 12. (Quelle: postimg.org ) Angenommen, ich verwende einen linearen Kernel. Wie kann ich sowohl das erste als auch das zweite innere Produkt erhalten? Meine Vermutung, inneres Produkt von Datenpunkt mit Datenpunkt j bezeichnet Klasse A für das erste innere Produkt...

svm

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Wo soll man in neuronalen Netzen anfangen?

Zunächst einmal weiß ich, dass die Frage möglicherweise nicht für die Website geeignet ist, aber ich würde es wirklich begrüßen, wenn Sie mir nur einige Hinweise geben würden. Ich bin ein 16-jähriger Programmierer, habe Erfahrung mit vielen verschiedenen Programmiersprachen. Vor einiger Zeit habe...

machine-learning neural-network svm