Als «libsvm» getaggte Fragen

LIBSVM ist eine integrierte Softwarebibliothek für Support-Vektor-Maschinen, die Support-Vektor-Klassifizierung (C-SVC, Nu-SVC), Regression (Epsilon-SVR, Nu-SVR) und Verteilungsschätzung (SVM einer Klasse) durchführt.

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Welchen Einfluss hat C in SVMs mit linearem Kernel?

Ich verwende derzeit eine SVM mit einem linearen Kernel, um meine Daten zu klassifizieren. Es liegt kein Fehler im Trainingssatz vor. Ich habe verschiedene Werte für den Parameter ausprobiert ( ). Dies hat den Fehler im Test-Set nicht verändert.10 - 5 , … , 10 2CCC10- 5, … , 10210−5,…,10210^{-5},...

machine-learning svm libsvm
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libsvm Datenformat [geschlossen]

Ich verwende das Tool libsvm ( http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/ ) zur Unterstützung der Vektorklassifizierung. Ich bin jedoch verwirrt über das Format der Eingabedaten. Aus der README: Das Format der Trainings- und Testdatendatei ist: <label> <index1>:<value1>...

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Können Freiheitsgrade eine nicht ganzzahlige Zahl sein?

Wenn ich GAM verwende, erhalte ich einen DF-Rest von (letzte Zeile im Code). Was bedeutet das? Über das GAM-Beispiel hinausgehend: Kann die Anzahl der Freiheitsgrade im Allgemeinen eine nicht ganzzahlige Zahl sein?26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call:...

r degrees-of-freedom gam machine-learning pca lasso probability self-study bootstrap expected-value regression machine-learning linear-model probability simulation random-generation machine-learning distributions svm libsvm classification pca multivariate-analysis feature-selection archaeology r regression dataset simulation r regression time-series forecasting predictive-models r mean sem lavaan machine-learning regularization regression conv-neural-network convolution classification deep-learning conv-neural-network regression categorical-data econometrics r confirmatory-factor scale-invariance self-study unbiased-estimator mse regression residuals sampling random-variable sample probability random-variable convergence r survival weibull references autocorrelation hypothesis-testing distributions correlation regression statistical-significance regression-coefficients univariate categorical-data chi-squared regression machine-learning multiple-regression categorical-data linear-model pca factor-analysis factor-rotation classification scikit-learn logistic p-value regression panel-data multilevel-analysis variance bootstrap bias probability r distributions interquartile time-series hypothesis-testing normal-distribution normality-assumption kurtosis arima panel-data stata clustered-standard-errors machine-learning optimization lasso multivariate-analysis ancova machine-learning cross-validation
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SVM für unausgeglichene Daten

Ich möchte versuchen, Support Vector Machines (SVMs) für mein Dataset zu verwenden. Bevor ich das Problem versuchte, wurde ich gewarnt, dass SVMs bei extrem unausgeglichenen Daten keine gute Leistung bringen. In meinem Fall kann ich bis zu 95-98% 0 und 2-5% 1 haben. Ich habe versucht, Ressourcen zu...

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Caret glmnet vs cv.glmnet

Es scheint eine Menge Verwirrung im Vergleich zwischen der Verwendung von glmnetinside caretzur Suche nach einem optimalen Lambda und der Verwendung cv.glmnetderselben Aufgabe zu geben. Viele Fragen wurden gestellt, zB: Klassifizierungsmodell train.glmnet vs. cv.glmnet? Was ist der richtige Weg,...

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
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Problem mit e1071 libsvm?

Ich habe einen Datensatz mit zwei überlappenden Klassen, sieben Punkte in jeder Klasse, Punkte liegen im zweidimensionalen Raum. In R rufe ich svmdas e1071Paket auf, um eine separate Hyperebene für diese Klassen zu erstellen. Ich benutze den folgenden Befehl: svm(x, y, scale = FALSE, type =...

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Fisher's Exact Test und hypergeometrische Verteilung

Ich wollte den genauen Test des Fischers besser verstehen, deshalb habe ich das folgende Spielzeugbeispiel entwickelt, bei dem f und m männlich und weiblich und n und y dem "Sodakonsum" wie folgt entsprechen: > soda_gender f m n 0 5 y 5 0 Dies ist natürlich eine drastische Vereinfachung,...

fishers-exact hypergeometric clustering supervised-learning modeling econometrics r regression residuals heteroscedasticity independence distributions self-study matlab libsvm self-study conditional-probability conditional-expectation hypothesis-testing self-study multiple-comparisons mode statistical-significance chi-squared multiple-comparisons maximum-likelihood poisson-process optimization uncertainty genetic-algorithms bayesian model-selection overfitting maximum-likelihood optimization approximation r prediction model-evaluation r machine-learning survival neural-networks cox-model machine-learning bayesian bayesian-network hierarchical-bayesian pooling
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Zeitdiskretes Ereignisverlaufsmodell (Überlebensmodell) in R.

Ich versuche, ein zeitdiskretes Modell in R einzubauen, bin mir aber nicht sicher, wie ich das machen soll. Ich habe gelesen, dass Sie die abhängige Variable in verschiedenen Zeilen organisieren können, eine für jede glmZeitbeobachtung , und die Funktion mit einem Logit- oder Cloglog-Link verwenden...

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