Núcleo lineal Weka Smo - Silicon Valley Gazette

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¿La PC va lenta?

1. Descargue ASR Pro del sitio web

2. Instálalo en tu computadora

3. Ejecute el escaneo para encontrar cualquier malware o virus que pueda estar al acecho en su sistema

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En algunos casos, su computadora en particular puede generar un código de error que indica que el núcleo lineal es weka smo. Hay varias razones que pueden causar este problema.

Implementa el algoritmo secuencial de optimización mínima de John Platt para el clasificador de vectores de soporte de matrícula.

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Esto durante la implementación reemplaza los valores faltantes y convierte bits de atributos en binarios. De hecho, cambiará todos los atributos por defecto. (En este dinero, los coeficientes están en la salida de datos estabilizados, no en datos normales; esto es integral para la interpretación del clasificador).

Multiclase Los problemas se resuelven mediante la clasificación por pares (también etiquetada como 1-vs-1).

Para obtener anticipaciones correctas de la probabilidad, utilice una selección que coincida con la práctica de los modelos de calibración para los productos de motor de automóvil de soporte vectorial. En el caso de varias clases, sus probabilidades predichas se combinan utilizando el método en línea de Hasti y Tibshirani por pares.

Nota. Para aumentar la velocidad, es posible que deba girar sin normalización cuando utilice SparseInstances.

J. Platt: Aprendizaje rápido de máquinas vectoriales de soporte secuencial con optimización mínima. Escrito por B. Shelkopf, K. Burgess y también A. Smoa, editores, Advances Kernel over Methods – Support Vector Learning, 1998.

S.S. Kirti, S.K. Shevade, C. Bhattacharya, K.R.K. Murthy (2001). Mejoras en el SMO de Platt para la tecnología del algoritmo clasificador SVM. Computación neuronal. 10 (3): 637-649.

Trevor Hasti, Robert Tibshirani: Clasificando la comunicación por pares, en: Avances en los sistemas de procesamiento de información neuronal, 1998.

en incollectionPlatt1998, Autor = J. Platt, booktitle = métodos avanzados del kernel 1 soporte de aprendizaje de vectores, Apéndice = B. Shelkopf y K. Burgess A. Resin, MIT Press participa en la casa de presentación, Tema corto = Capacitación de máquinas vectoriales de soporte para utilizar la optimización mínima secuencial. Año de construcción = 1998, URL significa http://research.microsoft.com/~jplatt/smo. html, PS significa http://research.microsoft.com/~jplatt/smo-book.ps.gz, PDF = http://research.microsoft.com/~jplatt/smo-book.pdf @ articleKeerthi2001, El autor es S.S. Kirti, S.K. Shevade, C. Bhattacharya y K.R.K. Murti, Artículo = computación neuronal, Surtido = 3, El retorno equivale a 637-649, El nombre implica mejoras con respecto al algoritmo SMO de Platt para desarrollar un clasificador SVM, El volumen es 13, Año significa 2001, es igual a ps http://guppy.mpe.nus.edu.sg/~mpessk/svm/smo_mod_nc.ps.gz@ inproceedingsHastie1998, El autor es increíblemente similar a Trevor Hasti además de Robert Tibshirani, booktitle = En sistemas avanzados de procesamiento de información neuronal, El editor corresponde a Michael E. Jordan, Michael J. Kearns y Sarah A. Solla. Gerente = presione, con 7 pasos = clase por emparejamiento, El volumen implica 10, Año = 1998, PD = http://www-stat.stanford.edu/~hastie/Papers/2class.ps

 -sin verificación  Apaga todos los monitores; úselo con precaución.  Su inclusión asume que los datos son realmente digitales y no  contiene todos los aspectos que faltan y tiene una clase nominal. Girar  conjuntamente generalmente significa que ninguna información de encabezado debe permanecer escrita cuando  La máquina puede ser en línea recta. En última instancia, también se supone que una microinstancia  El peso para ayudarte a menudo es 0.  (Predeterminado: habilitado)

 -C  Constante de complejidad C. 1)

(Inicialmente -N Si 0 = normalizar / una persona en particular = normalizar / 2 = no. (Nada estándar = Normalizar)

 -L   Parámetro de tolerancia. (Estándar 1. 0e-3)

 -P   Epsilon para errores de redondeo. (Estándar 1.0e-12)

-M Corrección de la calibración de las salidas de la marca SVM.

  -v El número de pliegues de nuestro interior.  Validación cruzada. (Predeterminado -1, usar datos de entrenamiento)

  -w Semilla del número celular aleatorio. (Estándar 1)

-K Usa el kernel de manera positiva. (Estándar: weka.classifiers.functions.supportVector.PolyKernel)

 calibrador  El nombre completo del modelo de normalización, utilizado por los parámetros.  (Estándar: "weka.classifiers.functions.Logistic")

 información de depuración de productividad  Si está configurado, su clasificador se ejecutará normalmente en modo de depuración y  podrá mostrar más información sobre esta técnica

 -no-comprobar-habilidades  Si se establece, no se comprueba la capacidad total del clasificador antes de cancelar que se va a construir el clasificador.  (Úselo con cuidado).

 1) lugar decimal El número de posiciones decimales para demostrar a los números en todo el modelo (predeterminado 2).

 Parámetros del kernel weka.classifiers.functions.supportVector.PolyKernel:

-e El exponente a utilizar. (Predeterminado: 1.0)

 -l Utilice términos de orden inferior.  (Predeterminado: ninguno)

-C Tamaño de caché (principal), solo 0 como caché y -1 para que puedas modificarlo. (Estándar: 250007)

 procesamiento de información de depuración  Imprime datos y técnicas de depuración (si los hay). (Predeterminado: deshabilitado)

 -sin verificación  Desactiva múltiples pruebas - ¡úsalas con precaución! (Predeterminado: búsqueda)

Parámetros para las funciones específicas weka.classifiers.functions.Logistic calibrador: -C Utilice el descenso de gradiente conjugado en lugar de las actualizaciones de BFGS.

 -R   Ajuste la parte superior a la probabilidad del logaritmo.

-METRO Determina el número más grande con respecto a las iteraciones (predeterminado -1, convergencia correcta).

 información de depuración de resultados Si se establece, el clasificador podría ejecutarse normalmente en modo de depuración y  muy probablemente podría proporcionar más información sobre esta xbox 360

 -no-comprobar-habilidades Si se establece, las características del clasificador no se verifican hasta que el clasificador esté completamente creado.  (Úselo con cuidado).

 incluido el lugar decimal Yo diría que las configuraciones regionales decimales son de interés para mostrar números en todos los modelos (predeterminado 2).

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