Statistiques et Big Data libsvm

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Quelle est l'influence du C dans les SVM avec un noyau linéaire?

J'utilise actuellement un SVM avec un noyau linéaire pour classer mes données. Il n'y a pas d'erreur sur le set d'entraînement. J'ai essayé plusieurs valeurs pour le paramètre ( ). Cela n'a pas modifié l'erreur sur l'ensemble de test.10 - 5 , … , 10 2CCCdix- 5, … , 10210−5,…,10210^{-5}, …

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format de données libsvm [fermé]

J'utilise l'outil libsvm ( http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/ ) pour prendre en charge la classification des vecteurs. Cependant, je suis confus quant au format des données d'entrée. Du README: Le format du fichier de données de formation et de test est: <label> <index1>:<value1> <index2>:<value2> ... . . . Chaque ligne contient une instance …

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Les degrés de liberté peuvent-ils être un nombre non entier?

Lorsque j'utilise GAM, cela me donne un DF résiduel de (dernière ligne du code). Qu'est-ce que ça veut dire? Au-delà de l'exemple GAM, en général, le nombre de degrés de liberté peut-il être un nombre non entier?26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) …

27 r degrees-of-freedom gam machine-learning pca lasso probability self-study bootstrap expected-value regression machine-learning linear-model probability simulation random-generation machine-learning distributions svm libsvm classification pca multivariate-analysis feature-selection archaeology r regression dataset simulation r regression time-series forecasting predictive-models r mean sem lavaan machine-learning regularization regression conv-neural-network convolution classification deep-learning conv-neural-network regression categorical-data econometrics r confirmatory-factor scale-invariance self-study unbiased-estimator mse regression residuals sampling random-variable sample probability random-variable convergence r survival weibull references autocorrelation hypothesis-testing distributions correlation regression statistical-significance regression-coefficients univariate categorical-data chi-squared regression machine-learning multiple-regression categorical-data linear-model pca factor-analysis factor-rotation classification scikit-learn logistic p-value regression panel-data multilevel-analysis variance bootstrap bias probability r distributions interquartile time-series hypothesis-testing normal-distribution normality-assumption kurtosis arima panel-data stata clustered-standard-errors machine-learning optimization lasso multivariate-analysis ancova machine-learning cross-validation

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avertissement et validation croisée de libsvm "atteignant le nombre maximal d'itérations"

J'utilise libsvm en mode C-SVC avec un noyau polynomial de degré 2 et je dois former plusieurs SVM. Chaque ensemble d'entraînement a 10 fonctionnalités et 5000 vecteurs. Pendant la formation, je reçois cet avertissement pour la plupart des SVM que je forme: WARNING: reaching max number of iterations optimization finished, …

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SVM pour les données asymétriques

Je souhaite essayer d'utiliser les machines à vecteurs de support (SVM) sur mon jeu de données. Avant d'essayer le problème, j'ai été averti que les SVM ne fonctionnaient pas bien sur des données extrêmement déséquilibrées. Dans mon cas, je peux avoir jusqu'à 95-98% 0 et 2-5% 1. J'ai essayé de …

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Est-il possible d'ajouter des données d'entraînement aux modèles SVM existants?

J'utilise libsvm et j'ai remarqué que chaque fois que j'appelle svmtrain (), je crée un nouveau modèle et qu'il ne semble pas y avoir d'option pour mettre des données dans un modèle existant. Est-ce possible de faire cependant? Suis-je tout simplement pas voir cet aspect dans libsvm?

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Caret glmnet vs cv.glmnet

Il semble y avoir beaucoup de confusion dans la comparaison de l'utilisation à l' glmnetintérieur caretpour rechercher un lambda optimal et à utiliser cv.glmnetpour faire la même tâche. De nombreuses questions ont été posées, par exemple: Modèle de classification train.glmnet vs cv.glmnet? Quelle est la bonne façon d'utiliser glmnet avec …

14 r caret glmnet machine-learning neural-networks maximum softmax probability distributions mathematical-statistics random-variable cdf statistical-significance variance expected-value ratio sample-size reliability tolerance-interval wilcoxon-signed-rank self-study variance sampling mean machine-learning svm libsvm self-study sampling ranks data-visualization histogram machine-learning classification normal-distribution mathematical-statistics maximum-likelihood mixture predictive-models prediction seasonality

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Un problème avec e1071 libsvm?

J'ai un ensemble de données avec deux classes qui se chevauchent, sept points dans chaque classe, les points sont dans un espace à deux dimensions. Dans R, et je cours svmdepuis le e1071package pour construire un hyperplan de séparation pour ces classes. J'utilise la commande suivante: svm(x, y, scale = …

13 r machine-learning svm libsvm e1071

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Test exact de Fisher et distribution hypergéométrique

Je voulais mieux comprendre le test exact du pêcheur, j'ai donc imaginé l'exemple de jouet suivant, où f et m correspond à l'homme et à la femme, et n et y correspond à la "consommation de soda" comme ceci: > soda_gender f m n 0 5 y 5 0 Évidemment, …

12 fishers-exact hypergeometric clustering supervised-learning modeling econometrics r regression residuals heteroscedasticity independence distributions self-study matlab libsvm self-study conditional-probability conditional-expectation hypothesis-testing self-study multiple-comparisons mode statistical-significance chi-squared multiple-comparisons maximum-likelihood poisson-process optimization uncertainty genetic-algorithms bayesian model-selection overfitting maximum-likelihood optimization approximation r prediction model-evaluation r machine-learning survival neural-networks cox-model machine-learning bayesian bayesian-network hierarchical-bayesian pooling

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La sortie de Scikit SVM dans la classification multiclasse donne toujours la même étiquette

J'utilise actuellement Scikit learn avec le code suivant: clf = svm.SVC(C=1.0, tol=1e-10, cache_size=600, kernel='rbf', gamma=0.0, class_weight='auto') puis ajuster et prévoir pour un ensemble de données avec 7 étiquettes différentes. J'ai une sortie bizarre. Quelle que soit la technique de validation croisée que j'utilise, l'étiquette prédite sur l'ensemble de validation sera …

10 svm scikit-learn libsvm multi-class optunity

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Modèle d'historique d'événement à temps discret (survie) dans R

J'essaie d'adapter un modèle à temps discret dans R, mais je ne sais pas comment le faire. J'ai lu que vous pouvez organiser la variable dépendante dans différentes lignes, une pour chaque observation de temps, et utiliser la glmfonction avec un lien logit ou cloglog. En ce sens, j'ai trois …

10 r survival pca sas matlab neural-networks r logistic spatial spatial-interaction-model r time-series econometrics var statistical-significance t-test cross-validation sample-size r regression optimization least-squares constrained-regression nonparametric ordinal-data wilcoxon-signed-rank references neural-networks jags bugs hierarchical-bayesian gaussian-mixture r regression svm predictive-models libsvm scikit-learn probability self-study stata sample-size spss wilcoxon-mann-whitney survey ordinal-data likert group-differences r regression anova mathematical-statistics normal-distribution random-generation truncation repeated-measures variance variability distributions random-generation uniform regression r generalized-linear-model goodness-of-fit data-visualization r time-series arima autoregressive confidence-interval r time-series arima autocorrelation seasonality hypothesis-testing bayesian frequentist uninformative-prior correlation matlab cross-correlation

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Quel noyau SVM utiliser pour un problème de classification binaire?

Je suis un débutant en matière de prise en charge des machines vectorielles. Existe-t-il des directives qui indiquent quel noyau (par exemple linéaire, polynomial) est le mieux adapté à un problème spécifique? Dans mon cas, je dois classer les pages Web selon qu'elles contiennent ou non des informations spécifiques, c'est-à-dire …

9 classification svm model-selection libsvm kernel-trick

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Utilisation du paramètre Gamma avec des machines à vecteurs de support

Lors de l'utilisation libsvm, le paramètre est un paramètre de la fonction noyau. Sa valeur par défaut est configurée comme γ = 1γγ\gammaγ= 1nombre de fonctionnalités.γ=1nombre de fonctionnalités.\gamma = \frac{1}{\text{number of features.}} Existe-t-il des directives théoriques pour la configuration de ce paramètre en plus des méthodes existantes, par exemple, la …

9 machine-learning svm data-mining libsvm kernel-trick

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