Statistiken und Big Data svm

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Wie kann SVM einen unendlichen Merkmalsraum finden, in dem eine lineare Trennung immer möglich ist?

Was ist die Intuition dahinter, dass eine SVM mit einem Gaußschen Kern einen unendlich dimensionalen Merkmalsraum hat?

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Wie kann man beweisen, dass die radiale Basisfunktion ein Kernel ist?

Wie kann man beweisen, dass die radiale Basisfunktion ein Kernel ist? Um dies zu beweisen, müssen wir meines Wissens eine der folgenden Aussagen treffen:k(x,y)=exp(−||x−y||2)2σ2)k(x,y)=exp⁡(−||x−y||2)2σ2)k(x, y) = \exp(-\frac{||x-y||^2)}{2\sigma^2}) Für jede Menge von Vektoren Matrix = positiv semidefinit.x1,x2,...,xnx1,x2,...,xnx_1, x_2, ..., x_nK(x1,x2,...,xn)K(x1,x2,...,xn)K(x_1, x_2, ..., x_n)(k(xi,xj))n×n(k(xi,xj))n×n(k(x_i, x_j))_{n \times n} Eine Abbildung kann wie = …

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Gibt es ein Supervised-Learning-Problem, bei dem (tiefe) neuronale Netze offensichtlich keine anderen Methoden übertreffen konnten?

Ich habe gesehen, dass die Leute SVM und Kernel sehr genau unter die Lupe genommen haben und als Einsteiger in das maschinelle Lernen ziemlich interessant aussehen. Aber wenn wir erwarten, dass wir in Bezug auf (tiefes) neuronales Netzwerk fast immer eine überdurchschnittliche Lösung finden, was bedeutet es dann, in dieser …

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Kann SVM Streaming-Lernen für ein Beispiel gleichzeitig durchführen?

Ich habe einen Streaming-Datensatz, Beispiele sind einzeln verfügbar. Ich müsste sie in mehreren Klassen klassifizieren. Sobald ich dem Lernprozess ein Trainingsbeispiel gegeben habe, muss ich das Beispiel verwerfen. Gleichzeitig verwende ich auch das neueste Modell, um Vorhersagen für unbeschriftete Daten durchzuführen. Meines Wissens ist ein neuronales Netzwerk in der Lage, …

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Was ist mit "schwacher Lernender" gemeint?

Kann mir jemand sagen, was mit dem Ausdruck "schwacher Lernender" gemeint ist? Soll es eine schwache Hypothese sein? Ich bin verwirrt über die Beziehung zwischen einem schwachen Lernenden und einem schwachen Klassifikator. Sind beide gleich oder gibt es einen Unterschied? In dem Adaboost-Algorithmus T=10. Was ist damit gemeint? Warum wählen …

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Logistische Kernel-Regression vs. SVM

Wie allen bekannt ist, kann SVM die Kernel-Methode verwenden, um Datenpunkte in höhere Räume zu projizieren, sodass Punkte durch einen linearen Raum getrennt werden können. Wir können aber auch die logistische Regression verwenden, um diese Grenze im Kernelraum zu wählen. Was sind also die Vorteile von SVM? Da SVM ein …

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Variable Bedeutung von SVM

Wie erhält man mit SVM eine Variablen- (Attribut-) Wichtigkeit?

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Welcher Suchbereich zur Bestimmung der SVM-optimalen C- und Gamma-Parameter?

Ich verwende SVM zur Klassifizierung und versuche, die optimalen Parameter für lineare und RBF-Kernel zu ermitteln. Für den linearen Kernel verwende ich eine kreuzvalidierte Parameterauswahl, um C zu bestimmen, und für den RBF-Kernel verwende ich eine Gittersuche, um C und Gamma zu bestimmen. Ich habe 20 (numerische) Funktionen und 70 …

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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. …

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Wie gut skaliert R auf Textklassifizierungsaufgaben? [geschlossen]

Ich versuche, mit R auf dem neuesten Stand zu sein. Ich möchte schließlich R-Bibliotheken für die Textklassifizierung verwenden. Ich habe mich nur gefragt, welche Erfahrungen die Leute mit der Skalierbarkeit von R machen, wenn es um die Klassifizierung von Texten geht. Es ist wahrscheinlich, dass ich auf hochdimensionale Daten stoße …

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Ist es wichtig, eine Normalisierung für SVM und Random Forest durchzuführen?

Jede Dimension meiner Features hat einen anderen Wertebereich. Ich möchte wissen, ob es wichtig ist, diesen Datensatz zu normalisieren.

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Unterschied zwischen einem SVM und einem Perceptron

Ich bin ein bisschen verwirrt mit dem Unterschied zwischen einem SVM und einem Perzeptron. Lassen Sie mich hier versuchen, mein Verständnis zusammenzufassen, und bitte korrigieren Sie, wo ich falsch liege, und füllen Sie das aus, was ich verpasst habe. Das Perceptron versucht nicht, den Abstand zu optimieren. Solange eine Hyperebene …

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R: Zufällige Gesamtstruktur, die NaN / Inf im Fehler "fremder Funktionsaufruf" trotz fehlender NaNs im Datensatz auslöst [geschlossen]

Ich verwende Caret, um eine kreuzvalidierte zufällige Gesamtstruktur über ein Dataset auszuführen. Die Y-Variable ist ein Faktor. In meinem Datensatz befinden sich keine NaNs, Infs oder NAs. Allerdings bekomme ich, wenn ich den zufälligen Wald laufen lasse Error in randomForest.default(m, y, ...) : NA/NaN/Inf in foreign function call (arg 1) …

29 r random-forest caret regression prediction fitting social-science poisson-distribution distributions characteristic-function bayesian prior regression normal-distribution interaction nonparametric skewness svm standard-deviation standard-error regression-coefficients igraph natural-language word2vec word-embeddings regression machine-learning sampling r regression machine-learning random-forest ensemble sampling unbiased-estimator proof estimators mse probability conditional-probability bayes anova missing-data neural-networks recommender-system r confidence-interval sample multiple-imputation r time-series forecasting mase

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Was ist das statistische Modell hinter dem SVM-Algorithmus?

Ich habe gelernt, dass der erste Schritt beim Umgang mit Daten mithilfe eines modellbasierten Ansatzes die Modellierung von Datenprozeduren als statistisches Modell ist. Der nächste Schritt ist die Entwicklung eines effizienten / schnellen Inferenz- / Lernalgorithmus basierend auf diesem statistischen Modell. Ich möchte also fragen, welches statistische Modell hinter dem …

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Berechnung der Wiederholbarkeit von Effekten aus einem früheren Modell

Ich bin gerade auf diese Arbeit gestoßen , in der beschrieben wird, wie die Wiederholbarkeit (auch bekannt als Zuverlässigkeit, auch bekannt als Intraclass-Korrelation) einer Messung über Mixed-Effects-Modellierung berechnet wird. Der R-Code wäre: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = attr(vc,'sc')^2 intercept_var = …

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