Die Daten haben viele Funktionen (z. B. 100) und die Anzahl der Instanzen liegt bei 100.000. Die Daten sind spärlich. Ich möchte die Daten mit logistischer Regression oder SVM anpassen. Woher weiß ich, ob Features linear oder nicht linear sind, sodass ich den Kernel-Trick verwenden kann, wenn er...
Warum verwenden Leute Techniken der quadratischen Programmierung (wie SMO), wenn sie mit kernelisierten SVMs arbeiten? Was ist los mit Gradient Descent? Kann man es nicht mit Kerneln benutzen oder ist es einfach zu langsam (und warum?). Hier ist ein wenig mehr Kontext: Um die SVMs ein bisschen...
Ich verwende libsvm im C-SVC-Modus mit einem Polynomkern der Stufe 2 und muss mehrere SVMs trainieren. Jedes Trainingsset enthält 10 Features und 5000 Vektoren. Während des Trainings erhalte ich diese Warnung für die meisten SVMs, die ich trainiere: WARNING: reaching max number of...
Ich arbeite an der Einstufung des Schlafstadiums. Ich habe einige Forschungsartikel zu diesem Thema gelesen, von denen viele die SVM- oder Ensemble-Methode verwendeten. Ist es eine gute Idee, das eindimensionale EEG-Signal mithilfe eines neuronalen Faltungsnetzwerks zu klassifizieren? Ich bin neu...
Wie kann ich angesichts der Unterstützungsvektoren einer linearen SVM die Gleichung der Entscheidungsgrenze
Um SVM oder Neural Network zu verwenden, müssen kategoriale Variablen in numerische Variablen umgewandelt (kodiert) werden. In diesem Fall werden normalerweise 0-1 Binärwerte verwendet, wobei der k-te kategoriale Wert in (0,0, .. ., 1,0, ... 0) (1 ist auf der k-ten Position). Gibt es andere...
Letzte Bearbeitung mit allen Ressourcen aktualisiert: Für ein Projekt wende ich Algorithmen für maschinelles Lernen zur Klassifizierung an. Herausforderung: Sehr begrenzte beschriftete Daten und viel mehr unbeschriftete Daten. Tore: Wenden Sie eine halbüberwachte Klassifizierung an Wenden Sie...
Ich muss URLs in Kategorien einteilen. Angenommen, ich habe 15 Kategorien, für die ich vorhabe, jede URL auf null zu setzen. Ist ein 15-Wege-Klassifikator besser? Wobei ich 15 Labels habe und Features für jeden Datenpunkt generiere. Oder bauen Sie 15 binäre Klassifizierer auf, sagen Sie: Film oder...
Kann mir jemand die Vor- und Nachteile der Klassifikation SVM erklären, die sie von anderen Klassifikatoren
Ich habe einen Raum von 35 Dimensionen (Attribute). Mein analytisches Problem ist eine einfache Klassifizierung. Von 35 Dimensionen sind mehr als 25 kategorial und jedes Attribut akzeptiert mehr als 50 Werttypen. In diesem Szenario funktioniert die Einführung einer Dummy-Variablen auch für mich...
Ich weiß, dass die SVM ein binärer Klassifikator ist. Ich würde es gerne auf SVM mit mehreren Klassen ausweiten. Welches ist der beste und vielleicht einfachste Weg, dies zu tun? Code: in MATLAB u=unique(TrainLabel); N=length(u); if(N>2) itr=1; classes=0;
Gegeben sind die 6 Entscheidungsgrenzen unten. Entscheidungsgrenzen sind violette Linien. Punkte und Kreuze sind zwei verschiedene Datensätze. Wir müssen uns entscheiden, welches ein ist: Lineare SVM Kernelized SVM (Polynomkern der Ordnung 2) Perceptron Logistische Regression Neuronales Netzwerk (1...
Ich arbeite mit vielen Algorithmen: RandomForest, DecisionTrees, NaiveBayes, SVM (Kernel = linear und rbf), KNN, LDA und XGBoost. Alle bis auf SVM waren ziemlich schnell. Dann wurde mir klar, dass die Feature-Skalierung erforderlich ist, um schneller arbeiten zu können. Dann begann ich mich zu...
Ich verwende SVM-Modelle zur kurzfristigen Vorhersage von Luftschadstoffen. Um ein neues Modell zu trainieren, muss ich geeignete Metaparameter für ein SVM-Modell finden (ich meine C, Gamma usw.). In der Libsvm-Dokumentation (und in vielen anderen Büchern, die ich gelesen habe) wird vorgeschlagen,...
Letztes Jahr auf der NIPS 2017 gewannen Ali Rahimi und Ben Recht den Test of Time Award für ihre Arbeit "Random Features for Large-Scale Kernel Machines", in der sie Random Features einführten, die später als Random-Kitchen-Sink-Algorithmus kodifiziert wurden. Im Rahmen der Veröffentlichung ihrer...
Wie kann ich verstehen, was der RBF-Kernel in SVM macht? Ich meine, ich verstehe die Mathematik, aber gibt es eine Möglichkeit, ein Gefühl dafür zu bekommen, wann dieser Kernel nützlich sein wird? Wären die Ergebnisse von kNN mit SVM / RBF verbunden, da die RBF Vektorabstände enthält? Gibt es...
In einem kleinen Textklassifizierungsproblem, das ich mir angesehen habe, hat Naive Bayes eine Leistung gezeigt, die einer SVM ähnelt oder größer ist, und ich war sehr verwirrt. Ich habe mich gefragt, welche Faktoren den Triumph eines Algorithmus über den anderen entscheiden. Gibt es Situationen,...
Was ist die Definition von "Feature Space"? Wenn ich zum Beispiel über SVMs lese, lese ich über "Zuordnung zu Feature-Space". Wenn ich über CART lese, lese ich über "Partitionierung, um Raum zu kennzeichnen". Ich verstehe, was gerade im WARENKORB vor sich geht, aber ich denke, dass es eine...
Ich verstehe, dass Ein-Klassen-SVMs (OSVMs) ohne Berücksichtigung negativer Daten vorgeschlagen wurden und dass sie nach Entscheidungsgrenzen suchen, die eine positive Menge und einen negativen Ankerpunkt, beispielsweise den Ursprung, trennen. Eine Arbeit aus dem Jahr 2011 schlägt beispielhafte...
Ich bin also ein Neuling im ML-Bereich und versuche, eine Einteilung vorzunehmen. Mein Ziel ist es, den Ausgang eines Sportereignisses vorherzusagen. Ich habe einige historische Daten gesammelt und versuche nun, einen Klassifikator zu trainieren. Ich habe ungefähr 1200 Proben erhalten, 0,2 davon...