Statistiken und Big Data svm

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Ist Support Vector Machine empfindlich gegenüber der Korrelation zwischen den Attributen?

Ich möchte eine SVM trainieren, um Fälle (TRUE / FALSE) anhand von 20 Attributen zu klassifizieren. Ich weiß, dass einige dieser Attribute stark korrelieren. Daher lautet meine Frage: Ist SVM empfindlich gegenüber der Korrelation oder Redundanz zwischen den Merkmalen? Irgendeine Referenz?

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Unterschied zwischen ep-SVR und nu-SVR (und SVR der kleinsten Quadrate)

Ich versuche herauszufinden, welcher SVR für diese Art von Daten geeignet ist. Ich kenne 4 Arten von SVRs: Epsilon nu kleinste Quadrate und linear. Ich verstehe, dass linearer SVR mehr oder weniger wie Lasso mit L1 Reg ist. Aber was ist der Unterschied zwischen den verbleibenden 3 Techniken?

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Der Klassifikator „Gut“ hat meine Präzisions-Rückruf-Kurve zerstört. Was ist passiert?

Ich arbeite mit unausgeglichenen Daten, wobei es für jede Klasse = 1 ungefähr 40 Fälle von Klasse = 0 gibt. Ich kann die Klassen anhand einzelner Merkmale vernünftigerweise unterscheiden, und das Training eines naiven Bayes- und SVM-Klassifikators auf 6 Merkmale und ausgewogene Daten ergab eine bessere Unterscheidung (ROC-Kurven unten). Das …

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RBF SVM-Anwendungsfälle (vs. logistische Regression und zufällige Gesamtstruktur)

Support Vector Machines mit Radial-Base-Funktionskernel ist ein universell beaufsichtigter Klassifikator. Obwohl ich die theoretischen Grundlagen für diese SVMs und ihre Stärken kenne, sind mir keine Fälle bekannt, in denen sie die bevorzugte Methode sind. Gibt es also eine Klasse von Problemen, bei denen RBF-SVMs anderen ML-Techniken überlegen sind? (Entweder in …

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Einschichtiges NeuralNetwork mit ReLU-Aktivierung gleich SVM?

Angenommen, ich habe ein einfaches einschichtiges neuronales Netzwerk mit n Eingängen und einem einzelnen Ausgang (binäre Klassifizierungsaufgabe). Wenn ich die Aktivierungsfunktion im Ausgabeknoten als Sigmoidfunktion einstelle, ist das Ergebnis ein Klassifikator für die logistische Regression. Wenn ich in demselben Szenario die Ausgangsaktivierung auf ReLU (gleichgerichtete Lineareinheit) ändere, ist die resultierende …

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Wie kann man ein einfaches Perzeptron kernelisieren?

Klassifizierungsprobleme mit nichtlinearen Grenzen können nicht mit einem einfachen Perzeptron gelöst werden . Der folgende R-Code dient nur zur Veranschaulichung und basiert auf diesem Beispiel in Python. nonlin <- function(x, deriv = F) { if (deriv) x*(1-x) else 1/(1+exp(-x)) } X <- matrix(c(-3,1, -2,1, -1,1, 0,1, 1,1, 2,1, 3,1), ncol=2, …

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Welche Methoden gibt es zum Optimieren der SVM-Hyperparameter des Graphkerns?

Ich habe einige Daten, die in einem Graphen . Die Eckpunkte gehören zu einer von zwei Klassen , und ich bin daran interessiert, eine SVM zu trainieren, um zwischen den beiden Klassen zu unterscheiden. Ein geeigneter Kern hierfür ist der Diffusionskern , wobei ist die Laplace von und ist ein …

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Wie trainiere ich eine SVM über Backpropagation?

Ich habe mich gefragt, ob es möglich ist, eine SVM (sagen wir eine lineare, um die Sache zu vereinfachen) mit Backpropagation zu trainieren. Derzeit bin ich an einer Straßensperre, weil ich nur daran denken kann, die Ausgabe des Klassifikators als zu schreiben f( x ; θ , b ) = …

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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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Wie wähle ich die Trainings-, Kreuzvalidierungs- und Testsatzgrößen für kleine Daten mit Stichprobengröße aus?

Angenommen, ich habe eine kleine Stichprobengröße, z. B. N = 100, und zwei Klassen. Wie soll ich die Trainings-, Kreuzvalidierungs- und Testsatzgrößen für maschinelles Lernen auswählen? Ich würde intuitiv auswählen Trainingsset Größe als 50 Kreuzvalidierungssatz Größe 25 und Testgröße als 25. Aber wahrscheinlich macht das mehr oder weniger Sinn. Wie …

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Wie baue ich einen innovativen Ausreißer bei Beobachtung 48 in mein ARIMA-Modell ein?

Ich arbeite an einem Datensatz. Nachdem ich einige Modellidentifikationstechniken angewendet hatte, kam ich mit einem ARIMA (0,2,1) -Modell heraus. Ich habe die detectIOFunktion im Paket TSAin R verwendet, um bei der 48. Beobachtung meines ursprünglichen Datensatzes einen innovativen Ausreißer (IO) zu erkennen . Wie kann ich diesen Ausreißer in mein …

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Wie kann eine Entwurfsentscheidung bei einer Reihe von Punkten im zweidimensionalen Raum für SVM funktionieren?

Kann mir jemand erklären, wie man eine SVM-Entscheidungsfunktion entwirft? Oder verweisen Sie mich auf eine Ressource, die ein konkretes Beispiel beschreibt. BEARBEITEN Für das folgende Beispiel kann ich sehen, dass die Gleichung X2=1.5X2=1.5X_2 = 1.5 die Klassen mit maximalem Rand trennt. Aber wie passe ich die Gewichte an und schreibe …

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Verbesserung der SVM-Klassifikation von Diabetes

Ich benutze SVM, um Diabetes vorherzusagen. Ich verwende den BRFSS- Datensatz für diesen Zweck. Der Datensatz hat die Abmessungen und ist verzerrt. Der Prozentsatz von s in der Zielvariablen beträgt während die s die verbleibenden .11 % 89 %432607 × 136432607×136432607 \times 136Y11 %11%11\%N89 %89%89\% Ich verwende nur 15aus 136unabhängigen …

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Signifikanz von (GAM) Regressionskoeffizienten, wenn die Modellwahrscheinlichkeit nicht signifikant höher als Null ist

Ich führe eine GAM-basierte Regression mit dem R-Paket gamlss durch und gehe von einer Null- Inflations -Beta-Verteilung der Daten aus. Ich habe nur eine einzige erklärende Variable in meinem Modell, also ist es im Grunde : mymodel = gamlss(response ~ input, family=BEZI). Der Algorithmus gibt mir den Koeffizienten für den …

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Welche Kernel-Methode liefert die besten Wahrscheinlichkeitsausgaben?

Kürzlich habe ich Platt's Skalierung von SVM-Ausgaben verwendet, um die Wahrscheinlichkeiten von Standardereignissen abzuschätzen. Direktere Alternativen scheinen "Kernel Logistic Regression" (KLR) und die zugehörige "Import Vector Machine" zu sein. Kann jemand sagen, welche Kernel-Methode, die Wahrscheinlichkeitsausgaben liefert, derzeit Stand der Technik ist? Gibt es eine R-Implementierung von KLR? Vielen Dank …

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