Eu construí meu modelo. Agora eu quero desenhar o diagrama da arquitetura de rede para o meu trabalho de pesquisa. O exemplo é mostrado
As Máquinas de vetores de suporte (SVM) são um algoritmo popular de aprendizado de máquina supervisionado que pode ser usado para classificação ou regressão.
Eu construí meu modelo. Agora eu quero desenhar o diagrama da arquitetura de rede para o meu trabalho de pesquisa. O exemplo é mostrado
Estou tentando executar o SVR usando o scikit learn (python) em um conjunto de dados de treinamento com 595605 linhas e 5 colunas (recursos) e o conjunto de dados de teste com 397070 linhas. Os dados foram pré-processados e regularizados. Consigo executar os exemplos de teste com êxito, mas ao...
Esta pergunta é uma resposta a um comentário que vi em outra pergunta. O comentário foi sobre o programa do curso de Aprendizado de Máquina no Coursera, e na linha de "SVMs não são tão usados hoje em dia". Acabei de terminar as palestras relevantes, e meu entendimento dos SVMs é que eles são um...
Quando alguém usaria Random Forestmais SVMe vice-versa? Entendo que a cross-validationcomparação de modelos é um aspecto importante da escolha de um modelo, mas aqui eu gostaria de aprender mais sobre regras práticas e heurísticas dos dois métodos. Alguém pode, por favor, explicar as sutilezas,...
Como calcular o mAP (Precisão média média) para a tarefa de detecção das tabelas de classificação Pascal VOC? http://host.robots.ox.ac.uk:8080/leaderboard/displaylb.php?challengeid=11&compid=4 Disse - na página 11 : http://homepages.inf.ed.ac.uk/ckiw/postscript/ijcv_voc09.pdf Precisão Média...
Recentemente, comecei a aprender a trabalhar sklearne acabei de encontrar esse resultado peculiar. Usei o digitsconjunto de dados disponível sklearnpara experimentar diferentes modelos e métodos de estimativa. Quando testei um modelo de máquina de vetor de suporte nos dados, descobri que existem...
Eu uso o Libsvm para treinar dados e prever classificação no problema de análise semântica . Mas há um problema de desempenho em dados de larga escala, porque a análise semântica diz respeito ao problema da n-dimensão . No ano passado, o Liblinear foi lançado e pode resolver gargalos de...
Quais são as características ou propriedades que indicam que um determinado problema de aprendizado pode ser resolvido usando máquinas de vetores de suporte? Em outras palavras, o que é que, quando você vê um problema de aprendizagem, faz você "oh, eu definitivamente devo usar SVMs para isso '',...
Crio um corr()df a partir de um df original. O corr()df saiu 70 X 70 e é impossível de visualizar o mapa de calor ... sns.heatmap(df). Se eu tentar exibir corr = df.corr(), a tabela não se encaixa na tela e posso ver todas as correlações. É uma maneira de imprimir o todo, dfindependentemente do seu...
Eu estou usando o exemplo do letter_recog.cpp do OpenCV para experimentar em árvores aleatórias e outros classificadores. Este exemplo possui implementações de seis classificadores - árvores aleatórias, reforço, MLP, kNN, ingênuo Bayes e SVM. É usado o conjunto de dados de reconhecimento de cartas...
Eu tenho um problema de classificação binária: Aproximadamente 1000 amostras em conjunto de treinamento 10 atributos, incluindo binários, numéricos e categóricos Qual algoritmo é a melhor escolha para esse tipo de problema? Por padrão, vou começar com o SVM (preliminar, com valores de...
Sou iniciante em Machine Learning. No SVM, o hiperplano de separação é definido como . Por que dizemos vetor w ortogonal ao hiperplano de separação?y= wTx + by=WTx+by = w^T x +
Existem regras práticas (ou regras reais) referentes à quantidade mínima, máxima e "razoável" de células LSTM que devo usar? Especificamente, estou relacionado ao BasicLSTMCell da TensorFlow e à num_unitspropriedade. Suponha que eu tenha um problema de classificação definido por: t - number of...
Atualmente, estou usando SVM e dimensionando meus recursos de treinamento para o intervalo de [0,1]. Primeiro ajustei / transformei meu conjunto de treinamento e depois apliquei a mesma transformação ao meu conjunto de testes. Por exemplo: ### Configure transformation and apply to training set...
O que acontece quando treinamos uma máquina de vetores de suporte básico (kernel linear e sem margem flexível) em dados não linearmente separáveis? O problema de otimização não é viável, então o que o algoritmo de minimização
Como a variação do parâmetro de regularização em um SVM altera o limite de decisão para um conjunto de dados não separável? Uma resposta visual e / ou algum comentário sobre os comportamentos limitantes (para regularizações grandes e pequenas) seria muito
Eu estou lendo sobre isso SVMe cheguei ao ponto de que os não-kernelizados SVMsnada mais são que separadores lineares. Portanto, a única diferença entre uma SVMregressão logística e uma é o critério para escolher o limite? Aparentemente, SVMescolhe o classificador de margem máxima e a regressão...
Eu tenho dois tensores a:[batch_size, dim] b:[batch_size, dim]. Quero fazer um produto interno para cada par do lote, gerando c:[batch_size, 1], onde c[i,0]=a[i,:].T*b[i,:].
Eu tenho um conjunto de dados que contém ~ 100.000 amostras de 50 classes. Eu tenho usado o SVM com um kernel RBF para treinar e prever novos dados. O problema, porém, é que o conjunto de dados é inclinado para diferentes classes. Por exemplo, Classe 1 - 30 (~ 3% cada), Classe 31 - 45 (~ 0,6%...
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