Noyau Linéaire Weka Smo - Silicon Valley Gazette

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Le PC est lent ?

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2. Installez-le sur votre ordinateur

3. Exécutez l'analyse pour trouver tout logiciel malveillant ou virus qui pourrait se cacher dans votre système

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Dans certains cas, votre ordinateur peut générer son code d’erreur indiquant que le noyau linéaire est sans aucun doute weka smo. Il existe de nombreuses raisons qui peuvent causer ce problème.

Implémente l’algorithme d’optimisation séquentielle de moindre quantité de John Platt pour le classificateur de vecteur de support de coaching.

PC lent ?

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Cette implémentation mondiale remplace presque toutes les valeurs manquantes et convertit de minuscules attributs en binaire. En fait il normalisera tout le symbole par défaut. (Dans cette poche, les coefficients sont généralement dans la sortie pour les données normalisées, pas les données acceptées – c’est important pour la manipulation du classificateur.)

Multiclasse Les problèmes sont traités à l’aide d’une classification par paires (également appelée 1-vs-1).

Pour obtenir des estimations correctes de la menace, utilisez une sélection qui correspond à l’étalonnage fait pour les produits du moteur de support vectoriel. Dans l’ensemble du cas de classes multiples, les probabilités prédites seront mélangées à l’aide de la méthode directionnelle par paires de Hasti et Tibshirani.

Noter. Pour améliorer la vitesse, vous devrez probablement désactiver la normalisation lorsque vous utilisez SparseInstances.

J. Platt : Apprentissage rapide des machines à vecteurs de support séquentiel avec une optimisation minimale. Écrit avec l’aimable autorisation de – B. Shelkopf, K. Burgess et A. Smo а, éditeurs, Advances Kernel in Methods – Support Vector Learning, 1998.

S.S. Kirti, S.K. Shevade, C. Bhattacharya, K.R.K. Murthy (2001). Améliorations du SMO de Platt pour le développement de l’algorithme de classificateur SVM. L’informatique neuronale. 13 (3) : 637-649.

Trevor Hasti, Robert Tibshirani : En classant la communication par paires, dans : Avancées dans les systèmes de traitement de l’information neuronale, 1998.

@ incollectionPlatt1998, Auteur = J. Platt, booktitle équivaut aux méthodes avancées du noyau – support d’apprentissage vectoriel, Annexe = B. Shelkopf et K. Burgess A. Résine, MIT Press participe à la maison d’édition, Sujet court = Machines à vecteur de support de formation si vous souhaitez utiliser l’optimisation minimale séquentielle. Année de construction = 1998, URL signifie http://research.microsoft.com/~jplatt/smo. html, Étapes PS pour http://research.microsoft.com/~jplatt/smo-book.ps.gz, PDF = http://research.microsoft.com/~jplatt/smo-book.pdf @ articleKeerthi2001, Le chercheur est S.S. Kirti, S.K. Shevade, C. Bhattacharya et aussi K.R.K. Murti, Article = calcul neurologique, Assortiment = 3, Retour = 637-649, Le nom implique des améliorations au programme SMO de Platt pour développer un classificateur SVM, Le volume est de 13, L’année signifie 2001, = dsi http://guppy.mpe.nus.edu.sg/~mpessk/svm/smo_mod_nc.ps.gz@inproceedingsHastie1998, L’auteur est similaire à Trevor Hasti et Robert Tibshirani, booktitle = Dans les systèmes avancés de traitement de fichiers neuronaux, L’éditeur correspond à Michael E. Jordan, Michael J. Kearns et Sarah A. Solla. Manager est égal à la presse, avec 7 étapes = classement par appariement, Volume = 10, Année = 1998, PS équivaut à http://www-stat.stanford.edu/~hastie/Papers/2class.ps

 -no check  Éteint toutes les unités d'affichage vidéo - à utiliser avec prudence !  Leur inclusion considère que les données sont purement numériques et en plus non  contient toutes les valeurs manquantes et a une classe nominale. Tourner  signifie aussi généralement où aucune information d'en-tête ne doit être écrite lorsque  La machine pourrait être linéaire. En fin de compte, il a toujours été également supposé qu'une petite instance  Le poids pour vous aider est 0.  (Par défaut : Activé)

-C Complexité fréquente C. 1) (Initialement -N Si 0 = normaliser / 1 = normaliser – 2 = non. (Standard 0 = Normaliser) -L Paramètre de tolérance. (Norme 1. 0e-3) -P Epsilon pour les erreurs d’arrondi. (Norme 1.0e-12) -M Correction du calibrage des sorties du modèle SVM. -v Le nombre de plis pour notre intérieur Validation croisée. (Par défaut – un particulier, utilisez les données d’entraînement) -d Graine du nombre aléatoire. (Norme 1) -K Utilisez le noyau de manière positive. (Norme : weka.classifiers.functions.supportVector.PolyKernel) calibrateur L’entreprise pleinement qualifiée du modèle de normalisation, suivie par les paramètres. (Norme : “weka.classifiers.functions.Logistic”)

 informations de débogage de sortie  S'il est défini, le classificateur s'exécutera le plus souvent en mode débogage et  peut afficher un peu plus d'informations sur cette console

 -not-check-skills  Si défini, la capacité de mon classificateur n'est pas vérifiée avant de vérifier que notre propre classificateur doit être construit.  (Utilisation qui a des soins).

– décimale Les quelques décimales pour afficher les nombres dans ce modèle entier particulier (par défaut 2).

 Paramètres du noyau weka.classifiers.functions.supportVector.PolyKernel :

-o L’exposant à utiliser. (Par défaut : 1.0) -l Utilisez des termes d’ordre inférieur. (Par défaut : aucun) -C Taille du cache (prime), seulement 0 pour le cache et -1 pour que vous puissiez l’éteindre. (Norme : 250007)

 informations de débogage de sortie  Affiche les informations de débogage (le cas échéant). (Par défaut : désactivé)

 -pas de vérification  Désactive plusieurs tests - à utiliser avec prudence ! (Par défaut : recherche)

Paramètres du calibrateur weka.classifiers.functions.Logistic : -C Utilisez la baisse de gradient conjuguée plutôt que les mises à jour BFGS. -R Adapter le pic aux possibilités du logarithme. -M Détermine le plus grand nombre d’itérations (par défaut – une seule, convergence correcte).

 informations de débogage de sortie S'il est défini, le classificateur s'exécutera normalement pour le mode de débogage et  fournira probablement beaucoup d'informations sur cette console

 -not-check-skills S'ils sont définis, les paramètres du classificateur ne sont pas garantis tant que le classificateur n'est pas définitivement créé.  (Utiliser en raison de soins).

– décimale Je dirais comment les décimales sont utiles pour afficher les nombres dans le modèle (par défaut 2).

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