Questions marquées «svm»

Les machines vectorielles de support (SVM) sont un algorithme d'apprentissage automatique supervisé populaire qui peut être utilisé pour la classification ou la régression.


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Meilleures langues pour le calcul scientifique [fermé]
Fermé . Cette question doit être plus ciblée . Il n'accepte pas actuellement les réponses. Voulez-vous améliorer cette question? Mettez à jour la question afin qu'elle se concentre sur un problème uniquement en modifiant ce message . Fermé il y a 5 ans . Il semble que la plupart des …
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Quand choisir la régression linéaire ou l'arbre de décision ou la régression de forêt aléatoire? [fermé]
Fermé . Cette question doit être plus ciblée . Il n'accepte pas actuellement de réponses. Voulez-vous améliorer cette question? Mettez à jour la question pour qu'elle se concentre sur un seul problème en modifiant ce post . Fermé il y a 4 ans . Je travaille sur un projet et …
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Données multi-classes asymétriques
J'ai un ensemble de données qui contient environ 100 000 échantillons de 50 classes. J'utilise SVM avec un noyau RBF pour former et prédire de nouvelles données. Le problème est que l'ensemble de données est biaisé vers différentes classes. Par exemple, Classe 1 - 30 (~ 3% chacune), Classe 31 …



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La confiance de l'étiquette de formation peut-elle être utilisée pour améliorer la précision des prédictions?
J'ai des données d'entraînement étiquetées avec des valeurs binaires. J'ai également recueilli la confiance de chacune de ces étiquettes, c'est-à-dire que 0,8 confiance signifierait que 80% des étiqueteurs humains sont d'accord sur cette étiquette. Est-il possible d'utiliser ces données de confiance pour améliorer la précision de mon classificateur? Est-ce que …


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Existe-t-il un domaine dans lequel Spiking Neural Networks surpasse les autres algorithmes (non-spiking)?
Je lis des techniques de calcul de réservoir comme Echo State Networks et Liquid State Machines . Les deux méthodes impliquent de fournir des entrées à une population de neurones de dopage connectés de manière aléatoire (ou non), et un algorithme de lecture relativement simple qui produit la sortie (par …

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sklearn - problème de surajustement
Je recherche des recommandations sur la meilleure façon de résoudre mon problème actuel d'apprentissage automatique Le contour du problème et ce que j'ai fait est le suivant: J'ai plus de 900 essais de données EEG, où chaque essai dure 1 seconde. La vérité fondamentale est connue pour chacun et classe …
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