J'ai construit mon modèle. Maintenant, je veux dessiner le diagramme d’architecture réseau pour mon travail de recherche. Exemple est montré ci-dessous:
Les machines vectorielles de support (SVM) sont un algorithme d'apprentissage automatique supervisé populaire qui peut être utilisé pour la classification ou la régression.
J'ai construit mon modèle. Maintenant, je veux dessiner le diagramme d’architecture réseau pour mon travail de recherche. Exemple est montré ci-dessous:
J'essaie d'exécuter SVR à l'aide de scikit learn (python) sur un jeu de données d'apprentissage comportant 595605 lignes et 5 colonnes (entités) et sur un jeu de données test comportant 397070 lignes. Les données ont été pré-traitées et régularisées. Je peux exécuter avec succès les exemples de...
Cette question est en réponse à un commentaire que j'ai vu sur une autre question. Le commentaire concernait le programme de cours de Machine Learning sur Coursera, dans le sens suivant: "Les SVM ne sont plus autant utilisés de nos jours". Je viens juste de terminer moi-même les cours pertinents,...
Quand utiliserait-on Random Forestplus SVMet vice versa? Je comprends cela cross-validationet la comparaison de modèles est un aspect important du choix d'un modèle, mais ici j'aimerais en savoir plus sur les règles de base et l'heuristique des deux méthodes. Quelqu'un peut-il expliquer les...
Comment calculer la mAP (moyenne moyenne de précision) pour la tâche de détection pour les classements Pascal VOC? http://host.robots.ox.ac.uk:8080/leaderboard/displaylb.php?challengeid=11&compid=4 Il a dit - à la page 11 : http://homepages.inf.ed.ac.uk/ckiw/postscript/ijcv_voc09.pdf Précision...
J'ai récemment commencé à apprendre à travailler avec sklearnet je viens de découvrir ce résultat particulier. J'ai utilisé l' digitsensemble de données disponible dans sklearnpour essayer différents modèles et méthodes d'estimation. Lorsque j'ai testé un modèle de machine à vecteurs de support sur...
J'ai un problème de classification binaire: Environ 1000 échantillons dans le kit de formation 10 attributs, y compris binaire, numérique et catégorique Quel algorithme est le meilleur choix pour ce type de problème? Par défaut, je vais commencer par SVM (préliminaire ayant des valeurs d'attributs...
J'utilise Libsvm pour former des données et prédire la classification d'un problème d' analyse sémantique . Mais il a un problème de performance sur les données à grande échelle, car l'analyse sémantique concerne le problème à n dimensions . L'année dernière, Liblinear a été publié, et il peut...
Quelles sont les caractéristiques ou les propriétés qui indiquent qu'un certain problème d'apprentissage peut être résolu à l'aide de machines à vecteurs de support? En d'autres termes, qu'est-ce qui, lorsque vous voyez un problème d'apprentissage, vous fait dire "oh je devrais certainement...
Je crée un corr()df à partir d'un df d'origine. Le corr()df est sorti 70 X 70 et il est impossible de visualiser le heatmap ... sns.heatmap(df). Si j'essaie d'afficher le corr = df.corr(), le tableau ne correspond pas à l'écran et je peux voir toutes les corrélations. Est-ce un moyen d'imprimer...
J'utilise l'exemple OpenCV letter_recog.cpp pour expérimenter sur des arbres aléatoires et d'autres classificateurs. Cet exemple a des implémentations de six classificateurs - arbres aléatoires, boosting, MLP, kNN, Bayes naïfs et SVM. Un ensemble de données de reconnaissance de lettres UCI avec...
Je suis un débutant en Machine Learning. Dans SVM, l'hyperplan de séparation est défini comme . Pourquoi dit-on vecteur w orthogonal à l'hyperplan de séparation?y= wTx + by=wTx+by = w^T x +
Existe-t-il des règles générales (ou des règles réelles) concernant la quantité minimale, maximale et "raisonnable" de cellules LSTM que je devrais utiliser? Plus précisément, je me rapporte à BasicLSTMCell de TensorFlow et à la num_unitspropriété. Veuillez supposer que j'ai un problème de...
Comment la variation du paramètre de régularisation dans un SVM change-t-elle la frontière de décision pour un ensemble de données non séparables? Une réponse visuelle et / ou un commentaire sur les comportements limitants (pour les grandes et petites régularisations) serait très...
Que se passe-t-il lorsque nous formons une machine à vecteurs de support de base (noyau linéaire et pas de marge souple) sur des données non linéairement séparables? Le problème d'optimisation n'est pas possible, alors que renvoie l'algorithme de
J'utilise actuellement SVM et j'adapte mes fonctionnalités d'entraînement à la plage de [0,1]. J'ai d'abord ajusté / transformé mon ensemble d'entraînement, puis j'applique la même transformation à mon ensemble de test. Par exemple: ### Configure transformation and apply to training set...
Je suis en train de lire SVMet j'ai fait face au point que les non-noyés SVMsne sont rien de plus que des séparateurs linéaires. Par conséquent, la seule différence entre une SVMrégression et une régression logistique est-elle le critère pour choisir la frontière? Apparemment, SVMchoisit le...
Fermé . Cette question doit être plus ciblée . Il n'accepte pas actuellement de réponses. Voulez-vous améliorer cette question? Mettez à jour la question pour qu'elle se concentre sur un seul problème en modifiant ce post . Fermé il y a 4 ans . Je travaille sur un projet et j'ai du mal à décider...
J'ai un ensemble de données qui contient environ 100 000 échantillons de 50 classes. J'utilise SVM avec un noyau RBF pour former et prédire de nouvelles données. Le problème est que l'ensemble de données est biaisé vers différentes classes. Par exemple, Classe 1 - 30 (~ 3% chacune), Classe 31 - 45...
Fermé . Cette question doit être plus ciblée . Il n'accepte pas actuellement les réponses. Voulez-vous améliorer cette question? Mettez à jour la question afin qu'elle se concentre sur un problème uniquement en modifiant ce message . Fermé il y a 5 ans . Il semble que la plupart des langues...