Articles of svm

Calcula el gradiente de la función de pérdida de SVM

Estoy tratando de implementar la función de pérdida de SVM y su gradiente. Encontré algunos proyectos de ejemplo que implementan estos dos, pero no pude averiguar cómo pueden usar la función de pérdida al calcular el gradiente. Aquí está la fórmula de la función de pérdida: Lo que no puedo entender es que ¿cómo puedo […]

¿Cómo usar un kernel SVM personalizado?

Me gustaría implementar mi propio kernel gaussiano en Python, solo para hacer ejercicio. Estoy usando: sklearn.svm.SVC(kernel=my_kernel) pero realmente no entiendo lo que está pasando. Espero que la función my_kernel sea llamada con las columnas de la matriz X como parámetros, en lugar de eso, la llamé con X , X como argumentos. Mirando los ejemplos […]

Haciendo SVM correr más rápido en python

Usando el siguiente código para svm en python: from sklearn import datasets from sklearn.multiclass import OneVsRestClassifier from sklearn.svm import SVC iris = datasets.load_iris() X, y = iris.data, iris.target clf = OneVsRestClassifier(SVC(kernel=’linear’, probability=True, class_weight=’auto’)) clf.fit(X, y) proba = clf.predict_proba(X) Pero está tomando una gran cantidad de tiempo. Dimensiones de datos reales : train-set (1422392,29) test-set (233081,29) […]

Elegir entre diferentes funciones de costo y función de activación de una neural network

Recientemente comencé a jugar con redes neuronales. Estaba intentando implementar una puerta AND con Tensorflow. Tengo problemas para entender cuándo usar diferentes funciones de activación y costo. Esta es una neural network básica con solo capas de entrada y salida, sin capas ocultas. Primero intenté implementarlo de esta manera. Como pueden ver, esta es una […]

SKLearn: ¿Obtener la distancia de cada punto desde el límite de decisión?

Estoy usando SKLearn para ejecutar SVC en mis datos. from sklearn import svm svc = svm.SVC(kernel=’linear’, C=C).fit(X, y) ¿Quiero saber cómo puedo obtener la distancia de cada punto de datos en X desde el límite de decisión?

Predecir datos de entrenamiento en sklearn.

Yo uso SVM de scikit-learn así: clf = svm.SVC() clf.fit(td_X, td_y) Mi pregunta es cuando uso el clasificador para predecir la clase de un miembro del conjunto de entrenamiento, ¿podría el clasificador estar equivocado incluso en la implementación de scikit-learns? (por ejemplo, clf.predict(td_X[a])==td_Y[a] )

importar check_arrays desde sklearn

Estoy intentando usar una función svm del paquete scikit learn para python, pero aparece el mensaje de error: from sklearn.utils.validation import check_arrays ImportError: no se puede importar el nombre ‘check_arrays’ Estoy usando python 3.4. ¿Alguien me puede dar un consejo? Gracias por adelantado.

Cómo trazar la clasificación de texto usando tf-idf svm sklearn en python

He implementado la clasificación de texto usando tf-idf y SVM siguiendo el tutorial de este tutorial La clasificación está funcionando correctamente. Ahora quiero trazar los valores de tf-idf (es decir, las características) y también ver cómo se generó el hiperplano final que clasifica los datos en dos clases. El código implementado es el siguiente: import […]

CVXOPT QP Solver: TypeError: ‘A’ debe ser una matriz ‘d’ con 1000 columnas

Estoy tratando de usar el solucionador de CVXOPT qp para calcular los multiplicadores de Lagrange para una máquina de vectores de soporte def svm(X, Y, c): m = len(X) P = matrix(np.dot(Y, YT) * np.dot(X, XT)) q = matrix(np.ones(m) * -1) g1 = np.asarray(np.diag(np.ones(m) * -1)) g2 = np.asarray(np.diag(np.ones(m))) G = matrix(np.append(g1, g2, axis=0)) h […]

¿Cómo puedo entrenar varias veces un clasificador SVM de sklearn en Python?

Estaba vagando si era posible entrenar el clasificador SVM desde sklearn en Python muchas veces dentro de un bucle for. Tengo en mente algo como lo siguiente: for i in range(0,10): data = np.load(somedata) labels = np.load(somelabels) C = SVC() C.fit(data, labels) joblib.dump(C, ‘somefolderpath/Model.pkl’) Quiero que mi modelo sea entrenado para cada uno de los […]