Preguntas etiquetadas con svm

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¿Cómo dibujar diagramas de arquitectura de red de aprendizaje profundo?

He construido mi modelo. Ahora quiero dibujar el diagrama de arquitectura de red para mi trabajo de investigación. El ejemplo se muestra a

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SVM usando scikit learn se ejecuta sin cesar y nunca completa la ejecución

Estoy tratando de ejecutar SVR usando scikit learn (python) en un conjunto de datos de entrenamiento que tiene 595605 filas y 5 columnas (características) y un conjunto de datos de prueba que tiene 397070 filas. Los datos han sido preprocesados y regularizados. Puedo ejecutar con éxito los...

python svm scikit-learn

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¿Las máquinas de vectores de soporte todavía se consideran "estado del arte" en su nicho?

Esta pregunta es en respuesta a un comentario que vi en otra pregunta. El comentario fue sobre el programa de estudios de Machine Learning en Coursera, y en la línea de "SVMs no se utilizan tanto hoy en día". Acabo de terminar las conferencias relevantes por mí mismo, y entiendo que los SVM son...

data-mining svm state-of-the-art

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¿Cuándo usar Random Forest sobre SVM y viceversa?

¿Cuándo utilizar un Random Forestsobre SVMy viceversa? Entiendo que la cross-validationcomparación de modelos es un aspecto importante para elegir un modelo, pero aquí me gustaría aprender más sobre las reglas generales y la heurística de los dos métodos. ¿Alguien puede explicar las sutilezas,...

machine-learning classification random-forest svm

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¿Cómo calcular mAP para la tarea de detección para el desafío PASCAL VOC?

¿Cómo calcular el mAP (precisión media promedio) para la tarea de detección de las tablas de clasificación de Pascal VOC? http://host.robots.ox.ac.uk:8080/leaderboard/displaylb.php?challengeid=11&compid=4 Dicho esto, en la página 11 :

machine-learning neural-network svm computer-vision object-recognition

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¿Puedes explicar la diferencia entre SVC y LinearSVC en scikit-learn?

Recientemente comencé a aprender a trabajar sklearny acabo de encontrar este resultado peculiar. Utilicé el digitsconjunto de datos disponible sklearnpara probar diferentes modelos y métodos de estimación. Cuando probé un modelo de máquina de vectores de soporte en los datos, descubrí que hay dos...

svm scikit-learn

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Utilice liblinear en big data para análisis semántico

Utilizo Libsvm para entrenar datos y predecir la clasificación del problema de análisis semántico . Pero tiene un problema de rendimiento en datos a gran escala, porque el análisis semántico se refiere al problema de la dimensión n . El año pasado, Liblinear fue lanzado, y puede resolver el cuello...

machine-learning bigdata libsvm

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Elija el algoritmo de clasificación binaria

Tengo un problema de clasificación binaria: Aproximadamente 1000 muestras en conjunto de entrenamiento 10 atributos, incluidos binario, numérico y categórico ¿Qué algoritmo es la mejor opción para este tipo de problema? De manera predeterminada, comenzaré con SVM (preliminar que tiene valores...

classification binary svm random-forest logistic-regression

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¿Qué tipos de problemas de aprendizaje son adecuados para las máquinas de vectores de soporte?

¿Cuáles son las características o propiedades que indican que se puede abordar un determinado problema de aprendizaje utilizando máquinas de vectores de soporte? En otras palabras, ¿qué es lo que, cuando ves un problema de aprendizaje, te hace decir "oh, definitivamente debería usar SVM para...

machine-learning svm supervised-learning unsupervised-learning

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agrandar el mapa de calor marino

Creo un corr()df a partir de un df original. El corr()DF salió 70 X 70 y es imposible de visualizar el mapa de calor ... sns.heatmap(df). Si trato de mostrar corr = df.corr(), la tabla no se ajusta a la pantalla y puedo ver todas las correlaciones. ¿Es una forma de imprimir todo dfsin importar su...

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¿Cómo aumentar la precisión de los clasificadores?

Estoy usando el ejemplo de OpenCV letter_recog.cpp para experimentar en árboles aleatorios y otros clasificadores. Este ejemplo tiene implementaciones de seis clasificadores: árboles aleatorios, impulso, MLP, kNN, Bayes ingenuos y SVM. Se utiliza el conjunto de datos de reconocimiento de letras UCI...

machine-learning classification svm accuracy random-forest

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En el algoritmo SVM, ¿por qué el vector w es ortogonal al hiperplano de separación?

Soy un principiante en Machine Learning. En SVM, el hiperplano de separación se define como . Por eso decimos vector ortogonal al hiperplano que separa?wy=wTx+by=wTx+by = w^T x +

machine-learning svm

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¿Cuántas celdas LSTM debo usar?

¿Existen reglas generales (o reglas reales) relacionadas con la cantidad mínima, máxima y "razonable" de celdas LSTM que debo usar? Específicamente me relaciono con BasicLSTMCell de TensorFlow y la num_unitspropiedad. Suponga que tengo un problema de clasificación definido por: t - number of time...

rnn machine-learning r predictive-modeling random-forest python language-model sentiment-analysis encoding machine-learning deep-learning neural-network dataset caffe classification xgboost multiclass-classification unbalanced-classes time-series descriptive-statistics python r clustering machine-learning python deep-learning tensorflow machine-learning python predictive-modeling probability scikit-learn svm machine-learning python classification gradient-descent regression research python neural-network deep-learning convnet keras python tensorflow machine-learning deep-learning tensorflow python r bigdata visualization rstudio pandas pyspark dataset time-series multilabel-classification machine-learning neural-network ensemble-modeling kaggle machine-learning linear-regression cnn convnet machine-learning tensorflow association-rules machine-learning predictive-modeling training model-selection neural-network keras deep-learning deep-learning convnet image-classification predictive-modeling prediction machine-learning python classification predictive-modeling scikit-learn machine-learning python random-forest sampling training recommender-system books python neural-network nlp deep-learning tensorflow python matlab information-retrieval search search-engine deep-learning convnet keras machine-learning python cross-validation sampling machine-learning

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Intuición para el parámetro de regularización en SVM

¿Cómo cambiar el parámetro de regularización en un SVM cambia el límite de decisión para un conjunto de datos no separable? Sería muy útil una respuesta visual y / o algún comentario sobre los comportamientos limitantes (para regularizaciones grandes y

svm

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¿Qué sucede cuando entrenamos un SVM lineal en datos separables no linealmente?

¿Qué sucede cuando entrenamos una máquina de vectores de soporte básico (núcleo lineal y sin margen blando) en datos separables no linealmente? El problema de optimización no es factible, entonces, ¿qué devuelve el algoritmo de

machine-learning svm

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Consecuencia del escalado de características

Actualmente estoy usando SVM y escalando mis características de entrenamiento al rango de [0,1]. Primero ajusto / transformo mi conjunto de entrenamiento y luego aplico la misma transformación a mi conjunto de prueba. Por ejemplo: ### Configure transformation and apply to training set...

machine-learning svm feature-scaling

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Las diferencias entre SVM y regresión logística

Estoy leyendo SVMy me he enfrentado al punto de que los no kernelized SVMsno son más que separadores lineales. Por lo tanto, ¿es la única diferencia entre una SVMregresión logística y el criterio para elegir el límite? Aparentemente, SVMelige el clasificador de margen máximo y la regresión...

machine-learning classification svm logistic-regression generalization

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¿Cuándo elegir regresión lineal o árbol de decisión o regresión de bosque aleatorio? [cerrado]

Cerrada . Esta pregunta necesita estar más centrada . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Actualice la pregunta para que se centre en un problema solo editando esta publicación . Cerrado hace 4 años . Estoy...

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Datos sesgados de varias clases

Tengo un conjunto de datos que contiene ~ 100,000 muestras de 50 clases. He estado usando SVM con un núcleo RBF para entrenar y predecir nuevos datos. Sin embargo, el problema es que el conjunto de datos está sesgado hacia diferentes clases. Por ejemplo, Clase 1 - 30 (~ 3% cada uno), Clase 31 - 45...

classification svm

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Los mejores idiomas para la informática científica [cerrado]

Cerrada . Esta pregunta necesita estar más centrada . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Actualice la pregunta para que se centre en un problema solo editando esta publicación . Cerrado hace 5 años . Parece que la...

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