Estaba usando una clase SVM , implementada en scikit-learn, para mi trabajo de investigación. Pero no tengo una buena comprensión de esto. ¿Alguien puede dar una explicación simple y buena de una clase SVM
Parece que hay muchos algoritmos de aprendizaje automático que dependen de las funciones del núcleo. SVMs y NNs para nombrar solo dos. Entonces, ¿cuál es la definición de una función del núcleo y cuáles son los requisitos para que sea
Tengo un conjunto de datos con dos clases superpuestas, siete puntos en cada clase, los puntos están en un espacio bidimensional. En R, y estoy corriendo svmdesde el e1071paquete para construir un hiperplano de separación para estas clases. Estoy usando el siguiente comando: svm(x, y, scale =...
Con el conocimiento limitado que tengo sobre SVM, es bueno para una matriz de datos corta y gruesa (muchas características, y no demasiadas instancias), pero no para grandes datos.XXX Entiendo que una razón es que Kernel Matrix es una matriz donde, es el número de instancias en los datos. Si...
Objetivo Confirme si la comprensión de KKT es correcta o no. Busque más explicaciones y confirmaciones sobre KKT. Antecedentes Tratando de entender las condiciones de KKT, especialmente la complementaria, que siempre aparece de la nada en los artículos SVM. No necesito una lista de fórmulas...
Recientemente aprendí sobre el uso del truco Kernel, que mapea datos en espacios dimensionales superiores en un intento de linealizar los datos en esas dimensiones. ¿Hay algún caso en el que deba evitar usar esta técnica? ¿Es solo una cuestión de encontrar la función correcta del núcleo? Por...
Las SVM para clasificación tienen un sentido intuitivo para mí: entiendo cómo minimizar El | El | θ | El |2||θ||2||\theta||^2 produce el margen máximo. Sin embargo, no entiendo ese objetivo en el contexto de la regresión. Varios textos ( aquí y aquí ) describen esto como maximizar la "planitud"....
Tengo 12 conjuntos de entrenamiento positivo (células cancerosas tratadas con medicamentos con cada uno de los 12 mecanismos de acción diferentes). Para cada uno de estos conjuntos de entrenamiento positivo, me gustaría entrenar una máquina de vectores de soporte para distinguirlo de un conjunto...
Estoy tratando de construir un SVM a partir de datos de entrenamiento donde un grupo está representado más que el otro. Sin embargo, los grupos estarán igualmente representados en los datos de la prueba eventual. Por lo tanto, me gustaría usar el class.weightsparámetro de la e1071interfaz del...
Tengo 2 preguntas generales / más teóricas. 1) Tengo curiosidad por saber cómo los SVM manejan las interacciones variables al construir modelos predictivos. Por ejemplo, si tengo dos funciones f1 y f2 y el objetivo depende de f1, f2 y digo f1 * f2 (o alguna función h (f1, f2)), ¿se ajusta SVM (no...
Estoy tratando de clasificar los mensajes en diferentes categorías usando un SVM. He compilado una lista de palabras / símbolos deseables del conjunto de entrenamiento. Para cada vector, que representa un mensaje, configuro la fila correspondiente a 1si la palabra está presente: "corpus" es:...
En el aprendizaje automático (para problemas de regresión), a menudo veo que se usa el error cuadrático medio (MSE) o el error absoluto medio (MAE) como la función de error para minimizar (más el término de regularización). Me pregunto si hay situaciones en las que sería más apropiado usar el...
Ejecuté un SVM contra un conjunto de datos dado e hice la siguiente observación: Si cambio la cantidad de características para construir el clasificador, la cantidad de vectores de soporte resultantes también cambiará. Me gustaría saber cómo explicar este tipo de
Encontré muchos artículos que afirman que los métodos de impulso son sensibles a los valores atípicos, pero ningún artículo explica por qué. En mi experiencia, los valores atípicos son malos para cualquier algoritmo de aprendizaje automático, pero ¿por qué los métodos de refuerzo son...
Creé esta curva de aprendizaje y quiero saber si mi modelo SVM sufre sesgos o variaciones. ¿Cómo puedo concluir eso de este
Estoy tratando de entender el proceso para entrenar una máquina de vectores de soporte lineal . Me doy cuenta de que las propiedades de los SMV permiten que se optimicen mucho más rápido que mediante el uso de un solucionador de programación cuadrática, pero con fines de aprendizaje, me gustaría...
En esta pregunta, ¿existe algún método para construir árboles de decisión que tenga en cuenta los predictores estructurados / jerárquicos / multinivel? - mencionan un método de datos de panel para árboles. ¿Existen métodos de datos de panel específicos para admitir máquinas de vectores y redes...
Quería entender mejor la prueba exacta del pescador, así que ideé el siguiente ejemplo de juguete, donde f y m corresponde a machos y hembras, y n e y corresponden a "consumo de refrescos" de esta manera: > soda_gender f m n 0 5 y 5 0 Obviamente, esta es una simplificación drástica, pero...
Me gustaría entrenar un SVM para clasificar casos (VERDADERO / FALSO) basado en 20 atributos. Sé que algunos de esos atributos están altamente correlacionados. Por lo tanto, mi pregunta es: ¿SVM es sensible a la correlación o redundancia entre las características? Alguna
El hiperplano óptimo en SVM se define como: w⋅x+b=0,w⋅x+b=0,\mathbf w \cdot \mathbf x+b=0, donde representa el umbral. Si tenemos algún mapeo que mapea el espacio de entrada a algún espacio , podemos definir SVM en el espacio , donde el hiperplano óptimo será:ϕ Z Zbbbϕϕ\mathbf...