La Regresión de cresta se puede expresar como donde es la etiqueta predicha , la matriz de identificación , el objeto para el que estamos tratando de encontrar una etiqueta y la matriz de objetos tal que:y^=(X′X+aId)−1Xxy^=(X′X+aId)−1Xx\hat{y} = (\mathbf{X'X} +
Tengo algunos datos que existen en un gráfico . Los vértices pertenecen a una de las dos clases , y estoy interesado en entrenar un SVM para distinguir entre las dos clases. Un núcleo apropiado para esto es el núcleo de difusión , donde es el laplaciano de y es un parámetro de ajuste.G = ( V,...
Los problemas de clasificación con límites no lineales no se pueden resolver con un simple perceptrón . El siguiente código R tiene fines ilustrativos y se basa en este ejemplo en Python): nonlin <- function(x, deriv = F) { if (deriv) x*(1-x) else 1/(1+exp(-x)) } X <- matrix(c(-3,1,...
Leí sobre SVM y aprendí que están resolviendo un problema de optimización y que la idea de margen máximo era muy razonable. Ahora, usando núcleos pueden encontrar incluso límites de separación no lineales, lo cual fue genial. Hasta ahora, realmente no tengo idea de cómo se relacionan las SVM (una...
¿Es posible utilizar el análisis de componentes principales del núcleo (kPCA) para la indexación semántica latente (LSI) de la misma manera que se utiliza PCA? Realizo LSI en R usando la prcompfunción PCA y extraigo las características con las cargas más altas de los primeros componentes. Por eso...
Soy un principiante cuando se trata de soportar máquinas de vectores. ¿Existen algunas pautas que digan qué núcleo (por ejemplo, lineal, polinomial) es el más adecuado para un problema específico? En mi caso, tengo que clasificar las páginas web según si contienen información específica o no, es...
Estoy estudiando la diferencia entre la regularización en la regresión RKHS y la regresión lineal, pero me resulta difícil comprender la diferencia crucial entre los dos. (xi,yi)(xi,yi)(x_i,y_i)f(⋅)f(⋅)f(\cdot)f(x)≈u(x)=∑i=1mαiK(x,xi),f(x)≈u(x)=∑i=1mαiK(x,xi),\begin{equation}f(x)\approx...
Cuando se usa libsvm, el parámetro es un parámetro para la función del núcleo. Su valor predeterminado se configura como γ = 1γγ\gammaγ= 1Número de características.γ=1Número de características.\gamma = \frac{1}{\text{number of features.}} ¿Existe alguna guía teórica para configurar este parámetro...
Múltiples métodos de aprendizaje del núcleo tienen como objetivo construir un modelo de núcleo donde el núcleo es una combinación lineal de núcleos de base fija. Aprender el núcleo consiste en aprender los coeficientes de ponderación para cada núcleo base, en lugar de optimizar los parámetros del...
Estoy un poco confundido sobre la fórmula para calcular la covarianza en el proceso gaussiano (la adición de la varianza siempre me confunde, ya que no siempre se denota explícitamente). El origen de la confusión es que las fórmulas que se dan en Reconocimiento de patrones y Aprendizaje automático...
Tengo dos grupos de 10 participantes que fueron evaluados tres veces durante un experimento. Para probar las diferencias entre los grupos y entre las tres evaluaciones, ejecuté un ANOVA de diseño mixto 2x3 con group(control, experimental), time(primero, segundo, tres) y group x time. Ambos timey...
Estoy implementando un clasificador SVM no lineal con kernel RBF. Me dijeron que la única diferencia con respecto a un SVM normal era que simplemente tenía que reemplazar el producto de puntos con una función del núcleo: Sé cómo funciona un SVM lineal normal, es decir, después de resolver el...