Nauka danych svm

5

Jak narysować diagramy architektury uczenia głębokiego?

Zbudowałem swój model. Teraz chcę narysować schemat architektury sieci dla mojego artykułu badawczego. Przykład pokazano poniżej:

77 machine-learning neural-network deep-learning svm software-recommendation

11

SVM za pomocą scikit learn działa bez końca i nigdy nie kończy wykonywania

Próbuję uruchomić SVR przy użyciu scikit learn (python) na zbiorze danych szkoleniowych posiadającym 595605 wierszy i 5 kolumn (funkcji) oraz testowym zbiorze danych posiadającym 397070 wierszy. Dane zostały wstępnie przetworzone i uregulowane. Jestem w stanie z powodzeniem uruchomić przykłady testowe, ale po uruchomieniu przy użyciu mojego zestawu danych i pozostawieniu …

76 python svm scikit-learn

2

Czy maszyny wektorów wsparcia są nadal uważane za „najnowocześniejsze” w swojej niszy?

To pytanie jest odpowiedzią na komentarz, który widziałem na inne pytanie. Komentarz dotyczył programu szkolenia Machine Learning na Coursera, podobnie jak „SVM nie są obecnie tak często używane”. Właśnie ukończyłem odpowiednie wykłady i rozumiem SVM, ponieważ są one solidnym i wydajnym algorytmem uczenia się do klasyfikacji oraz że podczas korzystania …

58 data-mining svm state-of-the-art

4

Kiedy używać Random Forest zamiast SVM i odwrotnie?

Kiedy należy używać Random Forestna SVModwrót? Rozumiem, że cross-validationporównanie modeli jest ważnym aspektem wyboru modelu, ale tutaj chciałbym dowiedzieć się więcej na temat zasad praktycznych i heurystyki tych dwóch metod. Czy ktoś może wyjaśnić subtelności, mocne i słabe strony klasyfikatorów, a także problemy, które najlepiej pasują do każdego z nich?

28 machine-learning classification random-forest svm

2

Jak obliczyć mAP dla zadania wykrywania dla PASCAL VOC Challenge?

Jak obliczyć mAP (średnia średnia precyzja) dla zadania wykrywania dla liderów Pascal VOC? http://host.robots.ox.ac.uk:8080/leaderboard/displaylb.php?challengeid=11&compid=4 Tam powiedział - na stronie 11 : http://homepages.inf.ed.ac.uk/ckiw/postscript/ijcv_voc09.pdf Średnia precyzja (AP). Do oceny VOC2007 zastosowano interpolowaną średnią precyzję (Salton i Mcgill 1986) do oceny zarówno klasyfikacji, jak i wykrywania. Dla danego zadania i klasy krzywa precyzji …

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

2

Czy potrafisz wyjaśnić różnicę między SVC a LinearSVC w scikit-learn?

Niedawno zacząłem uczyć się pracy sklearni właśnie spotkałem się z tym osobliwym rezultatem. Użyłem digitsdostępnego zestawu danych, sklearnaby wypróbować różne modele i metody szacowania. Kiedy testowaliśmy model Pomoc Wektor maszynowego na danych, znalazłem tam są dwie różne klasy w sklearnklasyfikacji SVM: SVCa LinearSVC, gdzie dawne zastosowania jednego przed jednym podejściem …

19 svm scikit-learn

2

Jak zwiększyć dokładność klasyfikatorów?

Korzystam z przykładu OpenCV letter_recog.cpp do eksperymentowania na losowych drzewach i innych klasyfikatorach. Ten przykład zawiera implementacje sześciu klasyfikatorów - losowe drzewa, boosting, MLP, kNN, naiwne Bayesa i SVM. Używany jest zestaw danych do rozpoznawania liter UCI z 20000 wystąpieniami i 16 funkcjami, które podzieliłem na pół na szkolenia i …

17 machine-learning classification svm accuracy random-forest

5

Wybierz algorytm klasyfikacji binarnej

Mam problem z klasyfikacją binarną: Około 1000 próbek w zestawie treningowym 10 atrybutów, w tym binarne, numeryczne i kategoryczne Który algorytm jest najlepszym wyborem dla tego rodzaju problemu? Domyślnie zacznę od SVM (wstępne posiadanie nominalnych wartości atrybutów przekonwertowanych na funkcje binarne), ponieważ jest uważane za najlepsze dla stosunkowo czystych i …

17 classification binary svm random-forest logistic-regression

5

powiększ mapę cieplną dna morskiego

Tworzę plik corr()df z oryginalnego pliku df. corr()Df wyszedł 70 x 70 i to jest niemożliwe, aby wyobrazić sobie mapę cieplną ... sns.heatmap(df). Jeśli spróbuję wyświetlić corr = df.corr(), tabela nie pasuje do ekranu i widzę wszystkie korelacje. Czy jest to sposób na wydrukowanie całości dfbez względu na jej rozmiar …

17 visualization pandas plotting machine-learning neural-network svm decision-trees svm efficiency python linear-regression machine-learning nlp topic-model lda named-entity-recognition naive-bayes-classifier association-rules fuzzy-logic kaggle deep-learning tensorflow inception classification feature-selection feature-engineering machine-learning scikit-learn tensorflow keras encoding nlp text-mining nlp rnn python neural-network feature-extraction machine-learning predictive-modeling python r linear-regression clustering r ggplot2 neural-network neural-network training python neural-network deep-learning rnn predictive-modeling databases sql programming distribution dataset cross-validation neural-network deep-learning rnn machine-learning machine-learning python deep-learning data-mining tensorflow visualization tools sql embeddings orange feature-extraction unsupervised-learning gan machine-learning python data-mining pandas machine-learning data-mining bigdata apache-spark apache-hadoop deep-learning python convnet keras aggregation clustering k-means r random-forest decision-trees reference-request visualization data pandas plotting neural-network keras rnn theano deep-learning tensorflow inception predictive-modeling deep-learning regression sentiment-analysis nlp encoding deep-learning python scikit-learn lda convnet keras predictive-modeling regression overfitting regression svm prediction machine-learning similarity word2vec information-retrieval word-embeddings neural-network deep-learning rnn

2

Jakie problemy z uczeniem się są odpowiednie dla maszyn wektorowych wsparcia?

Jakie są cechy szczególne lub właściwości wskazujące, że pewien problem uczenia się można rozwiązać za pomocą maszyn wektorów wsparcia? Innymi słowy, co jest takiego, że gdy widzisz problem z nauką, sprawiasz, że mówisz „och, zdecydowanie powinienem używać do tego SVM” niż sieci neuronowe lub drzewa decyzyjne czy cokolwiek innego?

16 machine-learning svm supervised-learning unsupervised-learning

4

Dlaczego w algorytmie SVM wektor w jest prostopadły do hiperpłaszczyzny oddzielającej?

Jestem początkującym w uczeniu maszynowym. W SVM hiperpłaszczyzna oddzielająca jest zdefiniowana jako y= wT.x + by=wT.x+by = w^T x + b . Dlaczego mówimy wektor www prostopadła do hiperpłaszczyzny rozdzielającej?

13 machine-learning svm

1

Ile komórek LSTM powinienem użyć?

Czy istnieją jakieś praktyczne zasady (lub rzeczywiste zasady) dotyczące minimalnej, maksymalnej i „rozsądnej” liczby komórek LSTM, których powinienem użyć? W szczególności odnoszę się do BasicLSTMCell z TensorFlow i num_unitswłasności. Załóżmy, że mam problem z klasyfikacją zdefiniowany przez: t - number of time steps n - length of input vector in …

12 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

2

Konsekwencje skalowania cech

Obecnie używam SVM i skaluję swoje funkcje treningowe do zakresu [0,1]. Najpierw dopasowuję / przekształcam mój zestaw treningowy, a następnie stosuję tę samą transformację do mojego zestawu testowego. Na przykład: ### Configure transformation and apply to training set min_max_scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) X_train = min_max_scaler.fit_transform(X_train) ### Perform transformation on testing …

11 machine-learning svm feature-scaling

1

Co dzieje się, gdy trenujemy liniową maszynę SVM na nieliniowo rozdzielalnych danych?

Co dzieje się, gdy szkolimy podstawową maszynę wektorów nośnych (jądro liniowe i brak marginesu miękkiego) na danych nieliniowo rozdzielalnych? Problem optymalizacji jest niewykonalny, więc co powraca algorytm minimalizacji?

11 machine-learning svm

1

Intuicja parametru regularyzacji w SVM

W jaki sposób zmiana parametru regularyzacji w SVM zmienia granicę decyzyjną dla nierozdzielalnego zestawu danych? Bardzo pomocna byłaby wizualna odpowiedź i / lub komentarz na temat zachowań ograniczających (w przypadku dużej i małej regularyzacji).

11 svm

Pytania otagowane jako svm