Note Sulla Correzione Del Kernel Lineare Weka Smo

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    In alcuni casi, il computer potrebbe ricevere un codice di errore che indica che il kernel in linea retta è weka smo. Ci sono molte ragioni che a loro volta possono causare questo problema.

     

     

    Implementa l’algoritmo di ottimizzazione del minimo costante di John Platt per il classificatore vettoriale del provider di coaching.

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    Questa implementazione mondiale reintegra tutti i valori mancanti e converte piccoli attributi in binario. Infatti normalizzerà di default tutti i tipi di attributi. (In questa tasca, questi coefficienti sono nell’output per i dati normalizzati, per niente dati normali – questo è importante per il tipo di interpretazione del classificatore.)

    weka smo linear kernel

    multiclasse I problemi possono essere risolti utilizzando la classificazione a coppie (nota anche semplicemente perché 1-vs-1).

    Per ottenere stime corrette di spesso la verosimiglianza, utilizzare una selezione che corrisponda ai modelli di standardizzazione per i prodotti del motore di supporto vettoriale. Nel caso di più classi, le probabilità previste vengono miscelate utilizzando il metodo Hasti direzionale a coppie e il metodo Tibshirani.

    Nota. Per migliorare la velocità, chiunque potrebbe dover disattivare la normalizzazione durante l’applicazione di SparseInstances.

    J. Platt: Fast Learning proveniente da tutte le macchine vettoriali a supporto sequenziale con ottimizzazione minima. Scritto da B. Shelkopf, K. Burgess e A. Smo а, editori, Advances Kernel in Methods – Support Vector Learning, 1998.

    S.S. Kirti, S.K. Shevade, C. Bhattacharya, K.R.K. Murti (2001). Miglioramenti in SMO di Platt per lo sviluppo del più importante algoritmo di classificazione SVM. Calcolo neurale. 13 (3): 637-649.

    Trevor Hasti, Robert Tibshirani: classificando la comunicazione a coppie, in: progressi nei sistemi di elaborazione delle informazioni neurali, 1998.

    @ incollectionPlatt1998, Autore = J. Platt, booktitle significa metodi avanzati del kernel – vettore che acquisisce conoscenza del supporto, Appendice = B. Shelkopf e inoltre K. Burgess A. Resin, MIT Press partecipa alla casa editrice, Argomento breve = Supporto alla formazione delle macchine vettoriali per l’utilizzo dell’ottimizzazione minima sequenziale. Anno di costruzione = 1998, URL sta per http://research.microsoft.com/~jplatt/smo. html, PS sta per http://research.microsoft.com/~jplatt/smo-book.ps.gz, PDF significa http://research.microsoft.com/~jplatt/smo-book.pdf @ articoloKeerthi2001, L’autore è S.S. Kirti, S.K. Shevade, C. Bhattacharya e K.R.K. Murti, L’articolo equivale al calcolo neurale, L’assortimento è uguale a 3, Ritorno = 637-649, Il nome implica miglioramenti all’algoritmo SMO di Platt per sviluppare un classificatore SVM, Il volume è 13, Anno significa 2001, = dsi http://guppy.mpe.nus.edu.sg/~mpessk/svm/smo_mod_nc.ps.gz@ inproceedingsHastie1998, L’autore potrebbe essere incredibilmente simile a Trevor Hasti e Robert Tibshirani, booktitle = Nei sistemi avanzati di elaborazione delle informazioni sensoriali, L’editor si adatta a Michael E. Jordan, Michael J. Kearns e inoltre Sarah A. Solla. Il manager implica la stampa, con 7 passaggi = classificazione in coppia, Volume = 10, Anno = 1998, PS = http://www-stat.stanford.edu/~hastie/Papers/2class.ps
    weka smo linea retta kernel

     -no check  Spegne tutti i monitor - usare con cautela!  La loro opzione presuppone che i dati siano puramente digitali e inoltre no  contiene tutti i valori mancanti e visualizza una classe nominale. Giro  di solito implica anche che nessuna informazione di intestazione dovrebbe essere mostrata quando  La macchina potrebbe essere lineare. In definitiva, si presume anche che una piccola istanza  Il peso per aiutarti è 0.  (Predefinito: abilitato) 
     -C  Costante di complessità C. 1)

    (Inizialmente -N Se 0 = normalizzare / 1 = stabilizzare / 2 = no. (Standard 0 = Normalizza) 

     -L   Parametro di tolleranza. (Norma 1. 0e-3) 
     -P   Epsilon per errori di arrotondamento. (Standard 1.0e-12)
    -M Correzione della standardizzazione degli output del modello SVM. 

      -v Il numero sulle pieghe per il nostro interno  Convalida incrociata. (Predefinito -1, usa i dati di addestramento) 
      -w Seme del numero casuale. (Standard 1)
    -K Usa il kernel in modo positivo. (Standard: weka.classifiers.functions.supportVector.PolyKernel) 

     calibratore  Il nome completo del modello di normalizzazione, seguito dai parametri.  (Standard: "weka.classifiers.functions.Logistic") 
     usa le informazioni di debug  Se impostato, il classificatore entrerà normalmente in modalità debug e  può esprimere più informazioni su questa console 
     -not-check-skills  Se impostata, la capacità di quel classificatore non viene verificata prima di aver verificato che la maggior parte del classificatore deve essere costruita.  (Usa la sofferenza della cura). 
     - decimale Il numero di posizioni decimali per visualizzare i numeri lungo l'intero modello (predefinito 2). 
     Parametri del kernel weka.classifiers.functions.supportVector.PolyKernel:
    -e L’esponente da usare. (Predefinito: 1.0) 

     -l Usa termini di ordine inferiore.  (Predefinito: nessuno)
    -C Dimensioni della cache (prime), solo 0 per la cache di archiviazione e -1 in modo che tu possa disattivare tienilo a mente. (Standard: 250007) 

     informazioni di debug della spesa  Stampa le informazioni di debug (se presenti). (Predefinito: Disabilitato) 
     -nessun controllo  Disabilita più test - usa con cautela! (Predefinito: ricerca)
    Parametri per il calibratore weka.classifiers.functions.Logistic: -C Utilizzare la discesa della pendenza coniugata piuttosto che gli aggiornamenti BFGS. 

     -R   Adatta il picco a una particolare probabilità del logaritmo.

    -M Determina il maggior numero di versioni (predefinito -1, convergenza corretta). 

     informazioni di debug del prodotto finale Se impostato, il classificatore eseguirà i toni in modalità debug e  probabilmente ti offrirà maggiori informazioni su questa console 
     -not-check-skills Se impostati, i parametri del classificatore vengono invece verificati finché il classificatore non viene creato definitivamente.  (Usare con cautela). 
     per cifra decimale Direi che i posti decimali provengono da tutto l'interesse per la visualizzazione dei numeri nello stile (predefinito 2).

     

     

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