Comment puis-je comprendre ce que fait le noyau RBF dans SVM? Je veux dire que je comprends les maths, mais y a-t-il un moyen d'avoir une idée quand ce noyau sera utile? Les résultats de kNN seraient-ils liés à SVM / RBF puisque le RBF contient des distances vectorielles? Existe-t-il un moyen de se...
Si dans le noyau PCA, je choisis un noyau linéaire , le résultat sera-t-il différent du PCA linéaire ordinaire ? Les solutions sont-elles fondamentalement différentes ou existe-t-il une relation bien définie?K( x , y ) = x⊤yK(X,y)=X⊤yK(\mathbf{x},\mathbf{y}) = \mathbf x^\top \mathbf...
Plus une question générale. J'utilise un SVM rbf pour la modélisation prédictive. Je pense que mon programme actuel a vraiment besoin d'être accéléré. J'utilise scikit learn avec une recherche de grille grossière à fine + validation croisée. Chaque exécution de SVM prend environ une minute, mais...
J'essaie de comprendre l'intuition derrière les SVM du noyau. Maintenant, je comprends comment fonctionne le SVM linéaire, par lequel une ligne de décision est faite qui divise les données du mieux qu'elle peut. Je comprends également le principe derrière le portage de données vers un espace de...
On dit souvent que la régression du processus gaussien correspond (GPR) à la régression linéaire bayésienne avec une quantité (éventuellement) infinie de fonctions de base. J'essaie actuellement de comprendre cela en détail pour avoir une intuition sur le type de modèles que je peux exprimer en...
Comment prouver que pour la fonction de base radiale il n'y a pasespace caractéristique de dimension finieHtelle sorte que pendantcertainΦ:Rn→Hnous avonsk(x,y)=⟨Φ(x),Φ(yk(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})HHHΦ:Rn→HΦ:Rn→H\Phi: \text{R}^n...
Comment puis-je prouver que le produit ponctuel de deux fonctions du noyau est une fonction du
Il semble y avoir de nombreux algorithmes d'apprentissage automatique qui reposent sur les fonctions du noyau. SVM et NN pour n'en nommer que deux. Alors, quelle est la définition d'une fonction du noyau et quelles sont les exigences pour qu'elle soit
J'ai récemment appris l'utilisation de l'astuce du noyau, qui mappe les données dans des espaces de dimension supérieure pour tenter de linéariser les données dans ces dimensions. Y a-t-il des cas où je devrais éviter d'utiliser cette technique? S'agit-il simplement de trouver la bonne fonction du...
Je suis nouveau dans les noyaux et j'ai rencontré un problème en essayant de noyauer kNN. Préliminaires J'utilise un noyau polynomiale: K(x,y)=(1+⟨x,y⟩)dK(x,y)=(1+⟨x,y⟩)dK(\mathbf{x},\mathbf{y}) = (1 + \langle \mathbf{x},\mathbf{y} \rangle)^d Votre kNN euclidien typique utilise la métrique de...
J'ai lu sur la méthode Nyström pour aproximation du noyau de bas rang. Cette méthode est implémentée dans scikit-learn [1] comme méthode pour projeter des échantillons de données à une approximation de bas rang du mappage des fonctionnalités du noyau. À ma connaissance, étant donné un ensemble...
Quelles sont les façons de choisir quel noyau entraînerait une bonne séparation des données dans la sortie finale des données par le noyau PCA (analyse des composants principaux), et quelles sont les façons d'optimiser les paramètres du noyau? Les termes de Layman, si possible, seraient grandement...
Fermé. Cette question est hors sujet . Il n'accepte pas actuellement les réponses. Voulez-vous améliorer cette question? Mettez à jour la question afin qu'elle soit sur le sujet pour la validation croisée. Fermé il y a 3 ans . J'ai un tableau numpy avec m colonnes et n lignes, les colonnes étant...
J'ai exécuté un SVM sur un ensemble de données donné et j'ai fait l'observation suivante: Si je modifie le nombre de fonctionnalités pour la construction du classificateur, le nombre de vecteurs de support résultants sera également modifié. Je voudrais savoir comment expliquer ce genre de...
Un collègue a une fonction et pour nous c'est une boîte noire. La fonction mesure la similitude de deux objets.ssss(a,b)s(a,b)s(a,b) Nous savons avec certitude que a ces propriétés:sss Les scores de similitude sont des nombres réels compris entre 0 et 1, inclus. Seuls les objets qui sont...
La régression de crête peut être exprimée par où est l'étiquette prédite , la matrice d'identification , l'objet pour lequel nous essayons de trouver une étiquette, et la matrice de objets tel que: Y IddxdxXnxdnxi=(xi,1,...,Xi,j)∈Rdy^= ( X′X +a Iré)- 1X xy^=(X′X+aId)−1Xx\hat{y} = (\mathbf{X'X} +...
Je voudrais former un SVM pour classer les cas (TRUE / FALSE) sur la base de 20 attributs. Je sais que certains de ces attributs sont fortement corrélés. Par conséquent, ma question est la suivante: SVM est-il sensible à la corrélation ou à la redondance entre les fonctionnalités? Une...
Récemment, j'ai utilisé la mise à l'échelle de Platt des sorties SVM pour estimer les probabilités d'événements par défaut. Des alternatives plus directes semblent être la «régression logistique du noyau» (KLR) et la «machine d'importation de vecteurs» associée. Quelqu'un peut-il dire quelle...
Les méthodes du noyau sont très efficaces dans de nombreuses tâches de classification supervisées. Quelles sont donc les limites des méthodes du noyau et quand utiliser les méthodes du noyau? Surtout à l'ère des données à grande échelle, quelles sont les avancées des méthodes du noyau? Quelle est...
Pendant un certain temps, il semblait que Fisher Kernels pourrait devenir populaire, car ils semblaient être un moyen de construire des noyaux à partir de modèles probabilistes. Cependant, je les ai rarement vu utilisés dans la pratique, et j'ai la bonne foi qu'ils ont tendance à ne pas fonctionner...