svm

Вопрос или проблема Может кто-то посоветовать статьи о методах мультиклассовой классификации с использованием SVM? Один против всех? Хороший обзор или статья, которая четко описывает все этапы. Лучший источник по мультиклассовым опорным векторам (SVM) –

Вопрос или проблема Если бы у меня было 1000 аудиофайлов, где три человека независимо говорят название животного одновременно, может быть 9 независимых меток животных. Какие характеристики я должен выбрать из аудиофайла, и как мне их нормализовать, чтобы

Вопрос или проблема Это вопрос с несколькими вариантами ответа, который я нашёл Потеря хинг (hinge loss), используемая в SVM, обычно даёт меньшее значение, чем логистическая регрессия, для точек, которые классифицируются неправильно с высокой вероятностью или оценкой.

Вопрос или проблема Кратко: Вы можете предсказать что-то, но как объяснить предсказание? Редактирование: Я создал веб-сайт, который пытается ответить на этот вопрос с помощью внедрения / визуальной кластеризации данных в соответствии с путями, которые

Вопрос или проблема Я читал о классификаторах с максимальным отступом в “Вводном курсе статистического обучения” и не мог понять, как рассчитывается перпендикулярное расстояние наблюдения (которое является вектором) от гиперплоскости?

Вопрос или проблема lin.6d<-read.csv("D:/Documents/Linear-6d.csv", header=TRUE) View(lin.6d) plot(lin.6d,col = ifelse(lin.6d$Class == 1, "red","blue")) library(e1071) # Пакет для поддержки векторных машин svm.lin.6d <- svm(Class ~ .

Вопрос или проблема У меня есть около 5 лет данных индекса, содержащего много признаков на ежедневной основе. Я хочу классифицировать, будет ли индекс двигаться вверх или вниз в следующий торговый день (движение вверх или вниз определяется по ценам открытия/закрытия следующего дня).

Вопрос или проблема У меня есть набор данных с 580 образцами и 7 признаками. Я сравнил время работы трех ядер: линейного, квадратичного и гауссовского, используя RandomizedSearchCV следующим образом: from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV from sklearn.

Вопрос или проблема from sklearn.svm import SVR from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.metrics import accuracy_score scaler = StandardScaler() X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train) X_test_scaled = scaler.

Вопрос или проблема Я работаю над проектом, связанным с использованием моделей машинного обучения для классификации заданного медицинского датасета. Датасет, который вы можете найти здесь: https://zenodo.org/records/10885957, содержит данные о 10 000 пациентах.

Вопрос или проблема Я обучаю модель SVM для предсказания тренда цен на акции (предсказания на один день вперед. Задача классификации). Совершенно забыл, что SVM предполагает IID данные, пока не поговорил с другом. Это заставило меня переосмыслить свой

Вопрос или проблема Я построил свою модель. Теперь я хочу нарисовать диаграмму архитектуры сети для своей исследовательской работы. Пример показан ниже: Недавно я нашел этот онлайн инструмент, который создает схемы архитектуры нейронных сетей, готовые к публикации.