Als «svm» getaggte Fragen

9
Unterschied zwischen den SVM-Typen

Ich bin neu in der Unterstützung von Vektormaschinen. Kurze Erklärung Die svmFunktion aus dem e1071Paket in R bietet verschiedene Möglichkeiten: C-Klassifizierung Nu-Klassifizierung One-Classification (zur Erkennung von Neuheiten) eps-Regression Nu-Regression Was sind die intuitiven...

r classification svm e1071
9
Welches Deep-Learning-Modell kann Kategorien klassifizieren, die sich nicht gegenseitig ausschließen?

Beispiele: Ich habe einen Satz in der Stellenbeschreibung: "Java Senior Engineer in UK". Ich möchte ein Deep-Learning-Modell verwenden, um es als zwei Kategorien vorherzusagen: English und IT jobs. Wenn ich ein traditionelles Klassifizierungsmodell verwende, kann es nur 1 Etikett mit...

machine-learning deep-learning natural-language tensorflow sampling distance non-independent application regression machine-learning logistic mixed-model control-group crossover r multivariate-analysis ecology procrustes-analysis vegan regression hypothesis-testing interpretation chi-squared bootstrap r bioinformatics bayesian exponential beta-distribution bernoulli-distribution conjugate-prior distributions bayesian prior beta-distribution covariance naive-bayes smoothing laplace-smoothing distributions data-visualization regression probit penalized estimation unbiased-estimator fisher-information unbalanced-classes bayesian model-selection aic multiple-regression cross-validation regression-coefficients nonlinear-regression standardization naive-bayes trend machine-learning clustering unsupervised-learning wilcoxon-mann-whitney z-score econometrics generalized-moments method-of-moments machine-learning conv-neural-network image-processing ocr machine-learning neural-networks conv-neural-network tensorflow r logistic scoring-rules probability self-study pdf cdf classification svm resampling forecasting rms volatility-forecasting diebold-mariano neural-networks prediction-interval uncertainty
8
A priori Auswahl der SVM-Klassengewichte

Ich erinnere mich, dass ich irgendwo gesehen / gelesen habe, dass es für SVMs mit mehreren Klassen und unausgeglichenen Daten eine Möglichkeit gab, die Klassengewichte aus den Trainingsdaten zu bestimmen (anstatt aus der X-Validierung). Weiß jemand, was die Methode ist oder aus welchem ​​Papier sie...

machine-learning svm unbalanced-classes
8
Post-hoc-Test in einer 2x3-ANOVA mit gemischtem Design unter Verwendung von SPSS?

Ich habe zwei Gruppen von 10 Teilnehmern, die während eines Experiments dreimal bewertet wurden. Um die Unterschiede zwischen den Gruppen und zwischen den drei Bewertungen zu testen, führte ich eine 2 × 3-ANOVA mit gemischtem Design mit group(Kontrolle, experimentell), time(erste, zweite, drei) und...

anova mixed-model spss post-hoc bonferroni time-series unevenly-spaced-time-series classification normal-distribution discriminant-analysis probability normal-distribution estimation sampling classification svm terminology pivot-table random-generation self-study estimation sampling estimation categorical-data maximum-likelihood excel least-squares instrumental-variables 2sls total-least-squares correlation self-study variance unbiased-estimator bayesian mixed-model ancova statistical-significance references p-value fishers-exact probability monte-carlo particle-filter logistic predictive-models modeling interaction survey hypothesis-testing multiple-regression regression variance data-transformation residuals minitab r time-series forecasting arima garch correlation estimation least-squares bias pca predictive-models genetics sem partial-least-squares nonparametric ordinal-data wilcoxon-mann-whitney bonferroni wilcoxon-signed-rank traminer regression econometrics standard-error robust misspecification r probability logistic generalized-linear-model r-squared effect-size gee ordered-logit bayesian classification svm kernel-trick nonlinear bayesian pca dimensionality-reduction eigenvalues probability distributions mathematical-statistics estimation nonparametric kernel-smoothing expected-value filter mse time-series correlation data-visualization clustering estimation predictive-models recommender-system sparse hypothesis-testing data-transformation parametric probability summations correlation pearson-r spearman-rho bayesian replicability dimensionality-reduction discriminant-analysis outliers weka
8
Beispiele für eine Klasse SVM in R.

Ich versuche, SVM in einer Klasse in R auszuführen. Ich habe versucht, das Kernlab-Paket e1071 / ksvm zu verwenden. Aber ich bin mir nicht sicher, ob ich es richtig mache. Gibt es ein funktionierendes Beispiel für SVM einer Klasse in R? Ebenfalls, Ich gebe eine große Matrix von Prädiktoren als X....

r svm
8
Rastersuche zur SVM-Parameterschätzung

Ich experimentiere derzeit mit Gridsearch, um eine Support-Vektor-Maschine zu trainieren. Ich verstehe, dass, wenn ich die Parameter gamma und C habe, die R-Funktion tune.svm eine 10-fache Kreuzvalidierung für alle Kombinationen dieser beiden Parameter durchführt. Da ich nicht wusste, wie ich...

svm
8
Finden Sie die Verteilung und transformieren Sie sie in die Normalverteilung

Ich habe Daten, die beschreiben, wie oft ein Ereignis während einer Stunde stattfindet ("Anzahl pro Stunde", nph) und wie lange die Ereignisse dauern ("Dauer in Sekunden pro Stunde", dph). Dies sind die Originaldaten: nph <- c(2.50000000003638, 3.78947368414551, 1.51456310682008,...

normal-distribution data-transformation logistic generalized-linear-model ridge-regression t-test wilcoxon-signed-rank paired-data naive-bayes distributions logistic goodness-of-fit time-series eviews ecm panel-data reliability psychometrics validity cronbachs-alpha self-study random-variable expected-value median regression self-study multiple-regression linear-model forecasting prediction-interval normal-distribution excel bayesian multivariate-analysis modeling predictive-models canonical-correlation rbm time-series machine-learning neural-networks fishers-exact factorisation-theorem svm prediction linear reinforcement-learning cdf probability-inequalities ecdf time-series kalman-filter state-space-models dynamic-regression index-decomposition sampling stratification cluster-sample survey-sampling distributions maximum-likelihood gamma-distribution