Science des données svm

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Comment dessiner des diagrammes d'architecture de réseau Deep Learning?

J'ai construit mon modèle. Maintenant, je veux dessiner le diagramme d’architecture réseau pour mon travail de recherche. Exemple est montré ci-dessous:

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

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SVM utilisant scikit learn s'exécute sans fin et ne termine jamais l'exécution

J'essaie d'exécuter SVR à l'aide de scikit learn (python) sur un jeu de données d'apprentissage comportant 595605 lignes et 5 colonnes (entités) et sur un jeu de données test comportant 397070 lignes. Les données ont été pré-traitées et régularisées. Je peux exécuter avec succès les exemples de test, mais lors …

76 python svm scikit-learn

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Les machines à vecteurs de support sont-elles toujours considérées comme «à la pointe de la technologie» dans leur créneau?

Cette question est en réponse à un commentaire que j'ai vu sur une autre question. Le commentaire concernait le programme de cours de Machine Learning sur Coursera, dans le sens suivant: "Les SVM ne sont plus autant utilisés de nos jours". Je viens juste de terminer moi-même les cours pertinents, …

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

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Quand utiliser Random Forest sur SVM et vice versa?

Quand utiliserait-on Random Forestplus SVMet vice versa? Je comprends cela cross-validationet la comparaison de modèles est un aspect important du choix d'un modèle, mais ici j'aimerais en savoir plus sur les règles de base et l'heuristique des deux méthodes. Quelqu'un peut-il expliquer les subtilités, les forces et les faiblesses des …

28 machine-learning classification random-forest svm

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Comment calculer le mAP pour la tâche de détection du PASCAL VOC Challenge?

Comment calculer la mAP (moyenne moyenne de précision) pour la tâche de détection pour les classements Pascal VOC? http://host.robots.ox.ac.uk:8080/leaderboard/displaylb.php?challengeid=11&compid=4 Il a dit - à la page 11 : http://homepages.inf.ed.ac.uk/ckiw/postscript/ijcv_voc09.pdf Précision moyenne (AP). Pour le défi VOC2007, la précision moyenne interpolée (Salton et Mcgill 1986) a été utilisée pour évaluer à …

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

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Pouvez-vous expliquer la différence entre SVC et LinearSVC dans scikit-learn?

J'ai récemment commencé à apprendre à travailler avec sklearnet je viens de découvrir ce résultat particulier. J'ai utilisé l' digitsensemble de données disponible dans sklearnpour essayer différents modèles et méthodes d'estimation. Lorsque j'ai testé un modèle de machine à vecteurs de support sur les données, j'ai découvert qu'il existe deux …

19 svm scikit-learn

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Choisissez l'algorithme de classification binaire

J'ai un problème de classification binaire: Environ 1000 échantillons dans le kit de formation 10 attributs, y compris binaire, numérique et catégorique Quel algorithme est le meilleur choix pour ce type de problème? Par défaut, je vais commencer par SVM (préliminaire ayant des valeurs d'attributs nominales converties en fonctionnalités binaires), …

17 classification binary svm random-forest logistic-regression

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Quels types de problèmes d'apprentissage conviennent aux machines à support vectoriel?

Quelles sont les caractéristiques ou les propriétés qui indiquent qu'un certain problème d'apprentissage peut être résolu à l'aide de machines à vecteurs de support? En d'autres termes, qu'est-ce qui, lorsque vous voyez un problème d'apprentissage, vous fait dire "oh je devrais certainement utiliser des SVM pour cela" plutôt que des …

16 machine-learning svm supervised-learning unsupervised-learning

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Comment augmenter la précision des classificateurs?

J'utilise l'exemple OpenCV letter_recog.cpp pour expérimenter sur des arbres aléatoires et d'autres classificateurs. Cet exemple a des implémentations de six classificateurs - arbres aléatoires, boosting, MLP, kNN, Bayes naïfs et SVM. Un ensemble de données de reconnaissance de lettres UCI avec 20000 instances et 16 fonctionnalités est utilisé, que j'ai …

16 machine-learning classification svm accuracy random-forest

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agrandir la carte thermique de Seaborn

Je crée un corr()df à partir d'un df d'origine. Le corr()df est sorti 70 X 70 et il est impossible de visualiser le heatmap ... sns.heatmap(df). Si j'essaie d'afficher le corr = df.corr(), le tableau ne correspond pas à l'écran et je peux voir toutes les corrélations. Est-ce un moyen …

16 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

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Dans l'algorithme SVM, pourquoi le vecteur w est orthogonal à l'hyperplan de séparation?

Je suis un débutant en Machine Learning. Dans SVM, l'hyperplan de séparation est défini comme . Pourquoi dit-on vecteur w orthogonal à l'hyperplan de séparation?y= wTx + by=wTx+by = w^T x + bwww

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Combien de cellules LSTM dois-je utiliser?

Existe-t-il des règles générales (ou des règles réelles) concernant la quantité minimale, maximale et "raisonnable" de cellules LSTM que je devrais utiliser? Plus précisément, je me rapporte à BasicLSTMCell de TensorFlow et à la num_unitspropriété. Veuillez supposer que j'ai un problème de classification défini par: t - number of time …

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

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Conséquence de la mise à l'échelle des fonctionnalités

J'utilise actuellement SVM et j'adapte mes fonctionnalités d'entraînement à la plage de [0,1]. J'ai d'abord ajusté / transformé mon ensemble d'entraînement, puis j'applique la même transformation à mon ensemble de test. Par exemple: ### 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 …

11 machine-learning svm feature-scaling

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Que se passe-t-il lorsque nous formons un SVM linéaire sur des données non linéairement séparables?

Que se passe-t-il lorsque nous formons une machine à vecteurs de support de base (noyau linéaire et pas de marge souple) sur des données non linéairement séparables? Le problème d'optimisation n'est pas possible, alors que renvoie l'algorithme de minimisation?

11 machine-learning svm

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Intuition pour le paramètre de régularisation dans SVM

Comment la variation du paramètre de régularisation dans un SVM change-t-elle la frontière de décision pour un ensemble de données non séparables? Une réponse visuelle et / ou un commentaire sur les comportements limitants (pour les grandes et petites régularisations) serait très utile.

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