Statistiken und Big Data libsvm

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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}, …

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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> <index2>:<value2> ... . . . Jede Zeile enthält eine Instanz und wird mit einem '\ n'-Zeichen abgeschlossen. …

31 machine-learning svm python libsvm c++

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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: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) Deviance Residuals: Min 1Q Median …

27 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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libsvm "Maximale Anzahl von Iterationen erreicht" Warnung und Kreuzvalidierung

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 iterations optimization finished, #iter = 10000000 Könnte …

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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 finden, bei …

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Ist es möglich, Trainingsdaten an vorhandene SVM-Modelle anzuhängen?

Ich verwende libsvm und habe festgestellt, dass ich jedes Mal, wenn ich svmtrain () aufrufe, ein neues Modell erstelle und es anscheinend keine Möglichkeit gibt, Daten in ein vorhandenes Modell einzufügen. Ist dies jedoch möglich? Sehe ich diesen Aspekt gerade nicht in libsvm?

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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, um glmnet mit caret zu verwenden? Quervalidierung von "glmnet" mit "caret" …

14 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 = 'C-classification', kernel = 'linear', …

13 r machine-learning svm libsvm e1071

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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, aber …

11 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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Die Ausgabe von Scikit SVM in der Klassifizierung mehrerer Klassen ergibt immer die gleiche Bezeichnung

Ich verwende derzeit Scikit Learn mit dem folgenden Code: clf = svm.SVC(C=1.0, tol=1e-10, cache_size=600, kernel='rbf', gamma=0.0, class_weight='auto') und passen Sie dann einen Datensatz mit 7 verschiedenen Beschriftungen an und sagen Sie ihn voraus. Ich habe eine seltsame Ausgabe. Unabhängig davon, welche Kreuzvalidierungstechnik ich verwende, wird das vorhergesagte Etikett auf dem …

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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 können. In diesem Sinne, ich …

10 r survival pca sas matlab neural-networks r logistic spatial spatial-interaction-model r time-series econometrics var statistical-significance t-test cross-validation sample-size r regression optimization least-squares constrained-regression nonparametric ordinal-data wilcoxon-signed-rank references neural-networks jags bugs hierarchical-bayesian gaussian-mixture r regression svm predictive-models libsvm scikit-learn probability self-study stata sample-size spss wilcoxon-mann-whitney survey ordinal-data likert group-differences r regression anova mathematical-statistics normal-distribution random-generation truncation repeated-measures variance variability distributions random-generation uniform regression r generalized-linear-model goodness-of-fit data-visualization r time-series arima autoregressive confidence-interval r time-series arima autocorrelation seasonality hypothesis-testing bayesian frequentist uninformative-prior correlation matlab cross-correlation

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Welchen SVM-Kernel soll für ein binäres Klassifizierungsproblem verwendet werden?

Ich bin ein Anfänger, wenn es darum geht, Vektormaschinen zu unterstützen. Gibt es Richtlinien, die besagen, welcher Kernel (z. B. linear, polynomial) für ein bestimmtes Problem am besten geeignet ist? In meinem Fall muss ich Webseiten danach klassifizieren, ob sie bestimmte Informationen enthalten oder nicht, dh ich habe ein Problem …

9 classification svm model-selection libsvm kernel-trick

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Verwendung des Gamma-Parameters mit Support-Vektor-Maschinen

Bei Verwendung libsvmist der Parameter ein Parameter für die Kernelfunktion. Der Standardwert istγγ\gammaγ= 1Anzahl der Funktionen.γ=1number of features.\gamma = \frac{1}{\text{number of features.}} Gibt es neben den vorhandenen Methoden, z. B. der Rastersuche, theoretische Anleitungen zum Einrichten dieses Parameters?

9 machine-learning svm data-mining libsvm kernel-trick

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Was bedeutet der Parameter cost (C) in SVM?

Ich versuche, eine SVM an meine Daten anzupassen. Mein Datensatz enthält 3 Klassen und ich führe eine 10-fache Kreuzvalidierung durch (in LibSVM): ./svm-train -g 0.5 -c 10 -e 0.1 -v 10 training_data Die Hilfe lautet dabei: -c cost : set the parameter C of C-SVC, epsilon-SVR, and nu-SVR (default 1) …

7 cross-validation svm libsvm parameterization optimization

Als «libsvm» getaggte Fragen