Perguntas com a marcação «libsvm»

LIBSVM é uma biblioteca de software integrada para máquinas de vetores de suporte, realizando classificação de vetores de suporte, (C-SVC, nu-SVC), regressão (epsilon-SVR, nu-SVR) e estimativa de distribuição (SVM de uma classe)

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Qual é a influência de C em SVMs com kernel linear?

Atualmente, estou usando um SVM com um kernel linear para classificar meus dados. Não há erro no conjunto de treinamento. Tentei vários valores para o parâmetro ( 10 - 5 , … , 10 2 ). Isso não alterou o erro no conjunto de teste.CCC10- 5, ... , 10210-5,...,10210^{-5}, \dots, 10^2 Agora eu me...

machine-learning svm libsvm
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formato de dados libsvm [fechado]

Estou usando a ferramenta libsvm ( http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/ ) para classificação de vetores de suporte. No entanto, estou confuso sobre o formato dos dados de entrada. No README: O formato do arquivo de dados de treinamento e teste é: <label>

machine-learning svm python libsvm c++
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Os graus de liberdade podem ser um número não inteiro?

Quando uso o GAM, o DF residual é (última linha do código). O que isso significa? Indo além do exemplo do GAM, em geral, o número de graus de liberdade pode ser um número não inteiro?26,626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data =...

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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SVM para dados não balanceados

Quero tentar usar SVMs (Support Vector Machines) no meu conjunto de dados. Antes de tentar o problema, fui avisado de que os SVMs não apresentam bom desempenho em dados extremamente desequilibrados. No meu caso, posso ter entre 95 e 98% de 0 e 2-5% de 1. Tentei encontrar recursos que falassem...

svm libsvm unbalanced-classes
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Caret glmnet vs cv.glmnet

Parece haver muita confusão na comparação entre usar glmnetdentro caretpara procurar uma lambda ideal e usar cv.glmnetpara fazer a mesma tarefa. Muitas perguntas foram feitas, por exemplo: Modelo de classificação train.glmnet vs. cv.glmnet? Qual é a maneira correta de usar glmnet com...

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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Problema com e1071 libsvm?

Eu tenho um conjunto de dados com duas classes sobrepostas, sete pontos em cada classe, os pontos estão no espaço bidimensional. Em R, e estou executando svmo e1071pacote para criar um hiperplano de separação para essas classes. Estou usando o seguinte comando: svm(x, y, scale = FALSE, type =...

r machine-learning svm libsvm e1071
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Teste Exato de Fisher e Distribuição Hipergeométrica

Queria entender melhor o teste exato de Fisher, então inventei o seguinte exemplo de brinquedo, em que f e m correspondem a homens e mulheres e n e y correspondem a "consumo de refrigerante" como este: > soda_gender f m n 0 5 y 5 0 Obviamente, isso é uma simplificação drástica, mas eu não...

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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Modelo de Histórico de Eventos em Tempo Discreto (Sobrevivência) em R

Estou tentando ajustar um modelo de tempo discreto no R, mas não sei como fazê-lo. Eu li que você pode organizar a variável dependente em linhas diferentes, uma para cada observação no tempo, e usar a glmfunção com um link logit ou cloglog. Neste sentido, tem três colunas: ID, Event(1 ou 0, em...

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