Mi colega y yo estamos tratando de entender la diferencia entre la regresión logística y un SVM. Claramente están optimizando diferentes funciones objetivas. ¿Es un SVM tan simple como decir que es un clasificador discriminatorio que simplemente optimiza la pérdida de la bisagra? ¿O es más complejo...
Soy nuevo en soportar máquinas de vectores. Explicación breve La svmfunción del e1071paquete en R ofrece varias opciones: Clasificación C clasificación nu una clasificación (para detección de novedad) regresión eps regresión nu ¿Cuáles son las diferencias intuitivas entre los cinco tipos?...
En los estudios de psicología aprendí que deberíamos usar el método de Bonferroni para ajustar el nivel de significancia al probar varias hipótesis en un solo conjunto de datos. Actualmente estoy trabajando con métodos de aprendizaje automático como Support Vector Machines o Random Forest para la...
Soy nuevo en el uso de GMM. No pude encontrar ninguna ayuda apropiada en línea. ¿Podría alguien proporcionarme el recurso adecuado sobre "Cómo decidir si usar GMM se ajusta a mi problema?" o en caso de problemas de clasificación "¿Cómo decidir si tengo que usar la clasificación SVM o la...
Ejemplos: Tengo una oración en la descripción del trabajo: "Ingeniero senior de Java en el Reino Unido". Quiero usar un modelo de aprendizaje profundo para predecirlo en 2 categorías: English y IT jobs. Si uso el modelo de clasificación tradicional, solo puede predecir 1 etiqueta con...
Estoy entrenando un clasificador binario SVM usando Scikit learn. Debido a la naturaleza de mi problema, necesito evitar falsos negativos. Como nada es gratis, estoy bien obteniendo una tasa más alta de falsos positivos para reducir la cantidad de falsos negativos. ¿Cómo podemos hacer eso...
Leí en este intercambio un método heurístico para estimar gamma para el kernel rbf en SVM. Me preguntaba si alguien podría explicármelo con un poco más de detalle. Creo que selecciona 1000 (o una gran cantidad) de pares de puntos de datos del conjunto de datos y luego calcula la norma para la...
Recuerdo haber visto / leído en alguna parte que para SVM multiclase con datos no balanceados, había una manera de determinar los pesos de clase a partir de los datos de entrenamiento (en lugar de la validación X). ¿Alguien sabe cuál es el método o de qué papel
Estoy usando la regresión vectorial de soporte para modelar algunos datos bastante sesgados (con curtosis alta). Intenté modelar los datos directamente, pero estoy obteniendo predicciones erróneas, creo que principalmente debido a la distribución de los datos, que está sesgada con colas muy...
Estoy calculando algunas probabilidades condicionales y los intervalos de confianza del 95% asociados. Para muchos de mis casos, tengo recuentos directos de xéxitos fuera de los nensayos (de una tabla de contingencia), por lo que puedo usar un intervalo de confianza binomial, como se proporciona...
Estoy tratando de implementar la regularización múltiple en máquinas de vectores de soporte (SVM) en Matlab. Estoy siguiendo las instrucciones en el documento de Belkin et al. (2006), ahí está la
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...
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...
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...
He leído que para el SVM del clasificador de margen máximo, después de resolver el problema dual, la mayoría de los multiplicadores de lagrange resultan ser ceros. Solo los que corresponden a los vectores de soporte resultan ser positivos. ¿Porqué es
Tengo un pequeño conjunto de datos no balanceados (70 positivos, 30 negativos), y he estado jugando con la selección del modelo para los parámetros SVM usando BAC (precisión equilibrada) y AUC (área bajo la curva). Utilicé diferentes pesos de clase para el parámetro C en libSVM para compensar los...
Estoy tratando de hacer SVM de una clase en R. He estado tratando de usar el paquete kernlab e1071 / ksvm. Pero no estoy seguro si lo estoy haciendo correctamente. ¿Hay algún ejemplo de trabajo para SVM de una clase en R? También, Estoy dando una gran matriz de predictores como X. Dado que se...
Actualmente estoy experimentando con gridsearch para entrenar una máquina de vectores de soporte. Entiendo que, si tengo el parámetro gamma y C, la función R tune.svm realiza una validación cruzada de 10 veces para todas las combinaciones de estos 2 parámetros. Como no sabía cómo comenzar, intenté...
Mi proyecto actual puede requerir que construya un modelo para predecir el comportamiento de un determinado grupo de personas. el conjunto de datos de entrenamiento contiene solo 6 variables (la identificación es solo para fines de identificación): id, age, income, gender, job category, monthly...
Tengo un conjunto de datos que es estrictamente binario. El conjunto de valores de cada variable está en el dominio: verdadero, falso. La propiedad "especial" de este conjunto de datos es que una abrumadora mayoría de los valores son "falsos". Ya he usado un algoritmo de aprendizaje de red...