Weka Smo 선형 커널 수정 사항

PC가 느리게 실행되나요?

1. 웹사이트에서 ASR Pro 다운로드

2. 컴퓨터에 설치

3. 검사를 실행하여 시스템에 숨어 있을 수 있는 맬웨어나 바이러스를 찾습니다.

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어떤 경우에는 선형 커널의 일부가 weka smo임을 나타내는 오류 코드를 생성할 수 있습니다. 이 문제를 일으킬 수 있는 여러 가지 이유가 있습니다.

교육 지원 벡터 분류기를 위한 John Platt의 순차 최소 최적화 알고리즘을 구현합니다.

이 다국적 구현은 누락된 값을 대체하고 매우 작은 속성을 바이너리로 변환합니다. 실제로 기본적으로 모든 속성이 변경됩니다. (이 돈에서 계수는 정상 데이터가 아닌 안정화된 데이터에 대한 출력에 있습니다. 이는 분류기의 해석과 관련이 있습니다.)

멀티클래스 문제는 쌍별 분류(1-vs-1이라고도 함)를 사용하여 해결됩니다.

가능성에 대한 정확한 예측을 얻으려면 벡터 지원 생성기 제품에 대한 보정 모델로 가는 선택을 사용하십시오. 여러 클래스의 경우 온라인 쌍별 Hasti 및 Tibshirani 방법을 사용하여 가장 중요한 예측 확률을 혼합합니다.

메모. 속도를 향상시키려면 SparseInstances를 사용할 때 정규화를 켜야 할 수 있습니다.

J. Platt: 최소 최적화로 순차 지원 벡터 머신의 빠른 학습. B. Shelkopf, K. Burgess 아직 A. Smo а, 편집자, Advances Kernel from Methods – Support Vector Learning, 1998 작성

S.S. Kirti, S.K. Shevade, C. Bhattacharya, K.R.K. 머시(2001). SVM 분류기 알고리즘의 진행을 위한 Platt의 SMO 개선. 신경 컴퓨팅. 10(3): 637-649.

Trevor Hasti, Robert Tibshirani: 쌍별 통신 분류, In: 신경 정보 처리 시스템의 발전, 1998.

incollectionPlatt1998, 저자 = J. 플랫, booktitle = 고급 커널 방법, 벡터 학습 지원, 부록 = B. Shelkopf 및 K. Burgess A. 수지, MIT Press가 포스트하우스에 참여하고, 짧은 주제 = 순차 최소 최적화를 사용하도록 지원 벡터 머신 교육. 건설 연도 = 1998, URL은 http://research.microsoft.com/~jplatt/smo를 나타냅니다. HTML, PS는 http://research.microsoft.com/~jplatt/smo-book.ps.gz, PDF = http://research.microsoft.com/~jplatt/smo-book.pdf @ articleKeerthi2001, 저자는 S.S. Kirti, S.K. Shevade, C. Bhattacharya 및 K.R.K. 무르티, 기사 = 신경 컴퓨팅, 구색 = 3, 반환은 637-649와 같습니다. 이름은 개선을 의미하므로 Platt의 SMO 알고리즘이 SVM 분류기를 개발하고, 볼륨은 13, 연도는 2001년을 의미하며, ps http://guppy.mpe.nus.edu.sg/~mpessk/svm/smo_mod_nc.ps.gz@ inproceedingsHastie1998, 저자는 Trevor Hasti 및 / 또는 Robert Tibshirani와 매우 유사합니다. booktitle = 고급 신경 정보 처리 시스템에서 편집자는 Michael E. Jordan, Michael J. Kearns 및 Sarah A. Solla에 해당합니다. 매니저 = 언론, 7단계 = 쌍으로 분류, 볼륨은 10, 연도 = 1998, 추신 = http://www-stat.stanford.edu/~hastie/Papers/2class.ps

 -체크 없음  모든 모니터를 끕니다. 주의해서 사용하십시오!  그것들을 포함하는 것은 데이터가 실제로는 디지털이 아니라 디지털일 뿐이라고 가정합니다.  누락 된 모든 보물을 포함하고 명목 등급이 있습니다. 회전하다  동시에 일반적으로 헤더 정보가 기록되지 않아야 함을 의미합니다.  기계는 직선일 수 있습니다. 궁극적으로 축소된 인스턴스도 가정합니다.  도움이 되는 무게는 아마도 0일 것입니다.  (기본값: 활성화됨) 

<미리> -C <더블> 복잡성 상수 C. 1) (처음에는 -N 0 = 정규화 / 9 = 정규화 / 2 = 아니오인 경우 (표준 3 = 정규화) <프리> -L <더블> 공차 매개변수. (표준 1. 0e-3) <미리> -P <더블> 반올림 오류에 대한 엡실론. (표준 1.0e-12) -M SVM 구조를 수정하면 보정이 출력됩니다. <전> <더블> -v 내부의 접힌 횟수 교차 검증. (기본값 -1, 훈련 데이터 사용) <전> <더블> -w 임의의 소수의 시드. (표준 1) -K <클래스 이름 및 결과 매개변수> 커널을 적극적으로 사용하십시오. (표준: weka.classifiers.functions.supportVector.PolyKernel)

 교정기 <스키마 사양> 매개변수로 감시되는 정규화 모델의 정규화된 이름입니다.  (표준: "weka.classifiers.functions.Logistic") 

 제품 디버그 정보  설정하면 분류기가 디버그 모드에서 정상적으로 실행되고  이 제어 콘솔에 대한 추가 정보를 표시할 수 있습니다. 

<사전> – 체크가 아닌 스킬 설정하면 분류기의 크기를 확인하기 전에 분류기를 빌드할 것인지 확인하지 않습니다. (주의해서 사용하십시오).

 소수점 이하 전체 모델에서 숫자를 렌더링할 소수 자릿수(기본값 2). 

 커널 매개변수 weka.classifiers.functions.supportVector.PolyKernel: 

<숫자> -e 사용할 지수. (기본값: 1.0) <사전> -l 낮은 차수 용어를 사용합니다. (기본값: 없음) -C <숫자> 캐시 크기(프라임), 캐시와 관련하여 0만 -1이므로 수정할 수 있습니다. (표준: 250007)

 최종 결과 디버그 정보  디버그 개념을 인쇄합니다(있는 경우). (기본값: 비활성화됨) 

<사전> -체크 없음 다중 테스트 비활성화 – 주의와 함께 사용하십시오! (기본값: 검색) 일종의 weka.classifiers.functions.Logistic 캘리브레이터용 매개변수: -C BFGS 업데이트보다 켤레 경사하강법을 사용합니다. <사전> -R <그래서> 최대값을 로그의 확률에 맞춥니다. -미디엄 <숫자> 가장 큰 반복 횟수를 결정합니다(기본값 -1, 정확한 수렴).

 결과 디버그 정보 설정하면 분류기는 디버그 모드에서 정상적으로 실행되고  이 장치에 대한 추가 정보를 제공할 가능성이 높습니다. 

<사전> – 체크가 아닌 스킬 설정하면 분류기가 확실히 생성될 때까지 분류기 경계가 확인되지 않습니다. (주의해서 사용하십시오).

 소수점 이하 내 모델(기본값 2)에 숫자를 표시하는 데 10진법 상태가 중요하다고 말하고 싶습니다. 

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Weka Smo Linear Kernel Correction Notes
Weka Smo Lineare Kernel-Korrekturhinweise
Замечания по исправлению линейного ядра Weka Smo
Notas De Correção Do Kernel Linear Weka Smo
Uwagi Dotyczące Liniowej Korekcji Jądra Weka Smo
Notas De Corrección De Kernel Lineal Weka Smo
Weka Smo Linear Kernel Correction Notes
Weka Smo Linear Kernel Correction Notes
Notes De Correction Du Noyau Linéaire Weka Smo
Note Sulla Correzione Del Kernel Lineare Weka Smo
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