Os métodos do kernel são usados no aprendizado de máquina para generalizar técnicas lineares para situações não lineares, especialmente SVMs, PCA e GPs. Não deve ser confundido com [kernel-smoothing], para estimativa de densidade do kernel (KDE) e regressão do kernel.
Muitos classificadores de aprendizado de máquina (por exemplo, máquinas de vetores de suporte) permitem especificar um kernel. Qual seria uma maneira intuitiva de explicar o que é um kernel? Um aspecto em que tenho pensado é a distinção entre núcleos lineares e não lineares. Em termos simples, eu...
Ao usar o SVM, precisamos selecionar um kernel. Gostaria de saber como selecionar um kernel. Algum critério na seleção do
Estou começando a se envolver com o uso de glmnetcom LASSO Regressão onde meu desfecho de interesse é dicotômica. Criei um pequeno quadro de dados simulado abaixo: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, 0.45, 0.99, 0.84, 0.85, 0.67,...
Existem vários usos distintos: estimativa da densidade do kernel truque do kernel suavização do kernel Por favor, explique o que o "núcleo" neles significa, em inglês simples, com suas próprias
Eu estava lendo sobre o kernel PCA ( 1 , 2 , 3 ) com núcleos gaussianos e polinomiais. Como o kernel gaussiano separa aparentemente qualquer tipo de dados não lineares excepcionalmente bem? Por favor, faça uma análise intuitiva, bem como uma análise matematicamente envolvida, se possível. O que é...
Ao usar a máquina de vetores de suporte, existem diretrizes para escolher o kernel linear versus o não linear, como o RBF? Certa vez, ouvi dizer que o kernel não linear tende a não ter um bom desempenho quando o número de recursos é grande. Há alguma referência sobre esse
Como provar que a função de base radial é um kernel? Tanto quanto eu entendo, para provar isso, temos que provar um dos seguintes:k(x,y)=exp(−||x−y||2)2σ2)k(x,y)=exp(−||x−y||2)2σ2)k(x, y) = \exp(-\frac{||x-y||^2)}{2\sigma^2}) Para qualquer conjunto de vetores matriz = é semidefinido...
Vi pessoas envidando muitos esforços no SVM e no Kernels, e elas parecem bem interessantes como iniciantes no Machine Learning. Mas se esperamos que quase sempre possamos encontrar uma solução com desempenho superior em termos de rede neural (profunda), qual é o significado de tentar outros métodos...
Estou usando o SVM para classificação e estou tentando determinar os parâmetros ideais para os núcleos linear e RBF. Para o kernel linear, utilizo a seleção de parâmetros com validação cruzada para determinar C e, para o kernel RBF, uso a pesquisa em grade para determinar C e gama. Eu tenho 20...
Estou um pouco confuso com a diferença entre um SVM e um perceptron. Deixe-me tentar resumir minha compreensão aqui e sinta-se à vontade para corrigir onde estou errado e preencher o que perdi. O Perceptron não tenta otimizar a separação "distância". Contanto que encontre um hiperplano que separa...
Alguém pode me dizer a diferença entre os kernels no SVM: Linear Polinomial Gaussiano (RBF) Sigmoid Porque, como sabemos, o kernel é usado para mapear nosso espaço de entrada no espaço de recursos de alta dimensionalidade. E nesse espaço de recursos, encontramos o limite linearmente...
No SVM, o kernel gaussiano é definido como: onde x, y \ em \ mathbb {R ^ n} . Não conheço a equação explícita de \ phi . Eu quero saber.K(x,y)=exp(−∥x−y∥222σ2)=ϕ(x)Tϕ(y)K(x,y)=exp(−‖x−y‖222σ2)=ϕ(x)Tϕ(y)K(x,y)=\exp\left({-\frac{\|x-y\|_2^2}{2\sigma^2}}\right)=\phi(x)^T\phi(y)x,y∈Rnx,y∈Rnx, y\in...
Por que as pessoas usam técnicas de programação quadrática (como SMO) ao lidar com SVMs kernelizados? O que há de errado com a descida do gradiente? É impossível usar com kernels ou é muito lento (e por quê?). Aqui está um pouco mais de contexto: tentando entender um pouco melhor os SVMs, usei o...
Depois de executar a análise de componentes principais (PCA), quero projetar um novo vetor no espaço do PCA (ou seja, encontrar suas coordenadas no sistema de coordenadas do PCA). Eu calculei o PCA na linguagem R usando prcomp. Agora eu devo poder multiplicar meu vetor pela matriz de rotação PCA....
No contexto do aprendizado de máquina e reconhecimento de padrões, existe um conceito chamado Kernel Trick . Enfrentando problemas em que me pedem para determinar se uma função pode ser uma função do kernel ou não, o que exatamente deve ser feito? Devo primeiro verificar se eles têm a forma de três...
O truque do kernel é usado em vários modelos de aprendizado de máquina (por exemplo, SVM ). Foi introduzido pela primeira vez no artigo "Fundamentos teóricos do método da função potencial no aprendizado de reconhecimento de padrões" em 1964. A definição da Wikipedia diz que é um método para...
Qual é a diferença entre Regressão Primal , Dual e Kernel Ridge? As pessoas estão usando os três, e por causa da notação diferente que todo mundo usa em diferentes fontes é difícil para mim seguir. Então, alguém pode me dizer em palavras simples qual é a diferença entre esses três? Além disso,...
Eu quero implementar um algoritmo em um documento que usa o SVD do kernel para decompor uma matriz de dados. Então, eu tenho lido materiais sobre métodos do kernel e PCA do kernel etc. Mas ainda é muito obscuro para mim, especialmente quando se trata de detalhes matemáticos, e eu tenho algumas...
Qual é a diferença entre fazer regressão linear com uma função de base radial gaussiana (RBF) e fazer regressão linear com um núcleo
Se no PCA do kernel eu escolher um kernel linear K(x,y)=x⊤yK(x,y)=x⊤yK(\mathbf{x},\mathbf{y}) = \mathbf x^\top \mathbf y , o resultado será diferente do PCA linear comum ? As soluções são fundamentalmente diferentes ou existe alguma relação bem