Suponha que eu tenha uma rede neural simples de camada única, com n entradas e uma única saída (tarefa de classificação binária). Se eu definir a função de ativação no nó de saída como uma função sigmóide, o resultado será um classificador de Regressão Logística. Nesse mesmo cenário, se eu alterar...
O algoritmo SVM é bastante antigo - foi desenvolvido nos anos 1960, mas era extremamente popular nos anos 1990 e 2000. É uma parte clássica (e bastante bonita) dos cursos de aprendizado de máquina. Hoje, parece que no processamento de mídia (imagens, som etc.) as redes neurais dominam...
O Support Vector Machines com kernel de função de base radial é um classificador supervisionado de uso geral. Embora conheça os fundamentos teóricos desses SVMs e seus pontos fortes, não conheço os casos em que eles são o método preferido. Então, existe uma classe de problemas para os quais os...
No momento, estou com alguns problemas ao analisar um conjunto de dados de tweet com máquinas de vetores de suporte. O problema é que tenho um conjunto de treinamento de classe binária desequilibrado (5: 2); que deve ser proporcional à distribuição de classe real. Ao prever, obtenho uma baixa...
Portanto, tenho 16 ensaios em que estou tentando autenticar uma pessoa de uma característica biométrica usando a Distância de Hamming. Meu limite está definido como 3,5. Meus dados estão abaixo e apenas o teste 1 é um verdadeiro positivo: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 4 0.29 5 0.55 6...
Estou tentando criar um modelo de previsão com SVMs em dados bastante desequilibrados. Meus rótulos / saída têm três classes: positivo, neutro e negativo. Eu diria que o exemplo positivo representa cerca de 10 a 20% dos meus dados, neutro cerca de 50 a 60% e negativo cerca de 30 a 40%. Estou...
Estou usando o pacote kernlab no R para criar um SVM para classificar alguns dados. O SVM está funcionando bem, pois fornece 'previsões' de uma precisão decente, no entanto, minha lista de variáveis de entrada é maior do que eu gostaria e não tenho certeza quanto à importância relativa das...
Eu sou novo no uso de GMMs. Não consegui encontrar nenhuma ajuda apropriada online. Alguém poderia me fornecer o recurso correto sobre "Como decidir se o uso do GMM é adequado ao meu problema?" ou no caso de problemas de classificação "Como decidir se devo usar a classificação SVM ou...
Suponha que eu tenha uma amostra de frequências de 4 eventos possíveis: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 e tenho as probabilidades esperadas de meus eventos ocorrerem: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Com a soma das frequências observadas dos meus quatro eventos (18), posso calcular as...
Ao usar libsvm, o parâmetro é um parâmetro para a função do kernel. Seu valor padrão é configurado como γ = 1γγ\gammaγ=1number of features.γ=1number of features.\gamma = \frac{1}{\text{number of features.}} Existe alguma orientação teórica para configurar esse parâmetro além dos métodos...
Eu tenho cerca de 500 variáveis por paciente, cada variável tem um valor contínuo e é medida em três momentos diferentes (após 2 meses e após 1 ano). Com a regressão, gostaria de prever o resultado do tratamento para novos pacientes. É possível usar a regressão SVM com esses dados...
Sou iniciante no que diz respeito ao suporte a máquinas vetoriais. Existem algumas diretrizes que indicam qual kernel (por exemplo, linear, polinomial) é o mais adequado para um problema específico? No meu caso, tenho que classificar as páginas da Web de acordo com elas conterem alguma informação...
Eu li sobre SVMs e aprendi que eles estão resolvendo um problema de otimização e a idéia de margem máxima era muito razoável. Agora, usando kernels, eles podem encontrar limites de separação não lineares, o que foi ótimo. Até agora, eu realmente não tenho nenhuma idéia de como SVMs (uma máquina...
Para um classificador probabilístico de várias classes, podemos obter probabilidades de pertencer a um novo ponto para cada classe ; no caso de três classes, suponha que obtemos , portanto, a classe mais provável de x é . Agora, suponha que tenhamos um svm com várias classes, onde podemos obter...
Vi os livros de Vapnik sobre aprendizado estatístico ... Li os primeiros capítulos. De qualquer forma, o que mais me surpreendeu foi o fato de ele pensar que a navalha da Occam era obsoleta. Eu pensei que estava relacionado à situação em que assumir uma dimensão maior melhora o ajuste...
Exemplos: Eu tenho uma frase na descrição do trabalho: "Java senior engineer in UK". Eu quero usar um modelo de aprendizado profundo para prever em duas categorias: English e IT jobs. Se eu usar o modelo de classificação tradicional, ele poderá prever apenas 1 rótulo com softmaxfunção na última...
De acordo com a documentação do objeto StandardScaler no scikit-learn: Por exemplo, muitos elementos usados na função objetivo de um algoritmo de aprendizado (como o kernel RBF do Support Vector Machines ou os regularizadores L1 e L2 dos modelos lineares) assumem que todos os recursos estão...
Meu colega e eu estamos tentando entender a diferença entre regressão logística e SVM. Claramente, eles estão otimizando diferentes funções objetivas. Um SVM é tão simples quanto dizer que é um classificador discriminativo que simplesmente otimiza a perda de dobradiça? Ou é mais complexo que isso?...
Estou tentando reconciliar diferentes definições da função de custo / perda do SVM de margem flexível na forma primária. Existe um operador "max ()" que eu não entendo. Eu aprendi sobre o SVM há muitos anos no livro de graduação em nível " Introdução à mineração de dados " de Tan, Steinbach e...
Nos estudos de psicologia, aprendi que deveríamos usar o método de Bonferroni para ajustar o nível de significância ao testar várias hipóteses em um único conjunto de dados. Atualmente, estou trabalhando com métodos de aprendizado de máquina, como Support Vector Machines ou Random Forest para...