Uwagi Dotyczące Liniowej Korekcji Jądra Weka Smo

by

 

Komputer działa wolno?

  • 1. Pobierz ASR Pro ze strony internetowej
  • 2. Zainstaluj go na swoim komputerze
  • 3. Uruchom skanowanie, aby znaleźć złośliwe oprogramowanie lub wirusy, które mogą czaić się w twoim systemie
    • Już dziś popraw szybkość swojego komputera, pobierając to oprogramowanie - rozwiąże ono problemy z komputerem.

    W przypadku niektórych członków komputer może generować kod błędu powodujący, że jądro liniowe to weka smo. Istnieje wiele przyczyn, które mogą powodować taki problem.

     

     

    Implementuje algorytm minimalnej optymalizacji sekwencyjnej Johna Platta jako klasyfikatora wektorów wsparcia coachingu.

    Komputer działa wolno?

    ASR Pro to najlepsze rozwiązanie dla potrzeb naprawy komputera! Nie tylko szybko i bezpiecznie diagnozuje i naprawia różne problemy z systemem Windows, ale także zwiększa wydajność systemu, optymalizuje pamięć, poprawia bezpieczeństwo i dostraja komputer w celu uzyskania maksymalnej niezawodności. Więc po co czekać? Zacznij już dziś!


    Ta ogólnoświatowa implementacja zastępuje wszelkie brakujące standardy i konwertuje małe atrybuty na binarne. W rzeczywistości to wszystko domyślnie znormalizuje wszystkie atrybuty. (W tego rodzaju kieszeni, współczynniki są tworzone dla danych znormalizowanych, a nie dla danych normalnych – odrębność jest ważna dla interpretacji wszystkich klasyfikatorów.)

    Jądro proste weka smo

    Wieloklasowy Problemy są rozwiązywane za pomocą grupy parami (znanej również jako 1-vs-1).

    Aby uzyskać prawidłowe oszacowania prawdopodobieństwa, użyj asortymentu, który pasuje do modeli kalibracji dla ogólnie produktów opartych na wektorach wsparcia. W przypadku wielu klas przewidywane prawdopodobieństwa są mieszane przy użyciu ich kierunkowej metody parami Hasti i Tibshirani.

    Notatka. Aby zwiększyć szybkość, może być konieczne wyłączenie normalizacji podczas korzystania z SparseInstances.

    J. Platt: Szybkie uczenie się sekwencyjnych maszyn wektorów nośnych przy minimalnej optymalizacji. Napisane przez B. Shelkopfa, K. Burgessa i A. Smo а, redaktorzy, Advances Kernel in Methods – Support Vector Learning, ’98.

    SS Kirti, SK Shevade, C. Bhattacharya, KRK Murthy’ego (2001). Ulepszenia w SMO firmy Platt przeznaczone do opracowania algorytmu klasyfikatora SVM. Obliczenia neuronowe. 13 (3): 637-649.

    Trevor Hasti, Robert Tibshirani: Klasyfikując komunikację parami, w: Postępy w neuronowych systemach przetwarzania informacji, 1998.

    – inkolekcjaPlatt1998, Autor = J. Platt, booktitle = zaawansowane ścieżki jądra – wsparcie nauki wektorowej, Dodatek = B. Shelkopf i K. Burgess A. Żywica, MIT Press uczestniczy w danym wydawnictwie, Krótki temat oznacza szkolenie maszyn wektorów nośnych w celu użycia sekwencyjnej minimalnej optymalizacji. Rok budowy to 1998, Adres URL odnosi się do http://research.microsoft.com/~jplatt/smo. html, PS oznacza http://research.microsoft.com/~jplatt/smo-book.ps.gz, PDF = http://research.microsoft.com/~jplatt/smo-book.pdf – artykułKeerthi2001, Autorem jest SS Kirti, S.K. Shevade, C. Bhattacharya i K.R.K. Murti, Artykuł = obliczenia neuronowe, Asortyment = 3, Zwrot = 637-649, Nazwa reprezentuje ulepszenia algorytmu Platt SMO w celu opracowania Twojego klasyfikatora SVM, Objętość wynosi ogólnie 13, Rok oznacza 2001, = ps http://guppy.mpe.nus.edu.sg/~mpessk/svm/smo_mod_nc.ps.gz@inproceedingsHastie1998, Autor jest niesamowicie podobny do Trevora Hasti i Roberta Tibshirani, tytuł książki jest równy W zaawansowanych neuronowych systemach przetwarzania informacji, Redaktor koresponduje z Michaelem E. Jordanem, Michaelem J. Kearnsem i Sarah A. Solla. Menedżer = naciśnij, z 7 rozważaniami = klasyfikacja przez parowanie, Objętość = 10, rok to 1998, PS = http://www-stat.stanford.edu/~hastie/Papers/2class.ps
    Jądro liniowe weka smo

     -bez sprawdzania  Wyłącza wszystkie monitory - należy zachować ostrożność!  Ich włączenie zakłada, że ​​informacje są czysto cyfrowe, a nie  zawiera prawie wszystkie brakujące wartości i ma klasę nominalną. Zakręt  zwykle oznacza również, że nie należy wpisywać dodatkowych informacji nagłówka, gdy  Maszyna powinna być liniowa. Ostatecznie zakłada się również, że eksperci twierdzą, że jest to niewielka instancja  Waga, która Ci pomoże, to 0.  (Domyślnie: włączone) 
     -C  Stała złożoności C. 1)

    (Początkowo -N Jeśli 0 = stabilizacja / 1 = normalizacja / 2 = całkowicie. (Standard 0 = Normalizuj) 

     -L   Parametr tolerancji. (Standard 1. 0e-3) 
     -P   Epsilon do zaokrąglania nieporozumień. (Standard 1.0e-12)

    -M Korekta wraz z kalibracją wyjść modelu SVM. 

      -v Liczba fałd dla tego przydatnego wewnętrznego  Walidacja krzyżowa. (Domyślnie -1, użyj danych szkolnych) 
      -w Ziarno ogólnie losowej liczby. (Standard 1)
    -K Używaj jądra pozytywnie. (Standard: weka.classifiers.functions.supportVector.PolyJernel) 

     kalibrator  W pełni kwalifikowana nazwa modelu normalizacji ones, po której następują parametry.  (Standard: "weka.classifiers.functions.Logistic") 
     wypisz informacje debugowania  Jeśli zostanie przydzielony, klasyfikator będzie działał normalnie w procedurze debugowania i  może wyświetlić więcej informacji o tej konsoli podejścia 
     -not-check-skills  Jeśli zostanie ustawiony, pojemność klasyfikatora nie jest tartanem przed sprawdzeniem, czy klasyfikator jest dla ciebie, powinien zostać zbudowany.  (Używaj ostrożnie). 
     jako miejsce dziesiętne Liczba dziesiętnych witryn internetowych do wyświetlania liczb w całym towarze (domyślnie 2). 
     Reguły jądra weka.classifiers.functions.supportVector.PolyJernel:

    -e Wykładnik, aby móc użyć. (Domyślnie: 1.0) 

     -l Używaj terminów niższego rzędu.  (Domyślnie: brak)

    -C Rozmiar pamięci podręcznej (prime), tylko 0 dla pamięci podręcznej i -1, więc możesz go wyłączyć. (Standard: 250007) 

     wypisz informacje debugowania  Wyświetla informacje debugowania (jeśli są). (Domyślnie: wyłączone) 
     -bez sprawdzania  Wyłącza wiele testów - ćwicz ostrożnie! (Domyślnie: szukaj)
    Parametry dla kalibratora weka.classifiers.functions.Logistic: -C Użyj sprzężonego gradientu gradientu zamiast aktualizacji BFGS. 

     -R   Dopasuj szczyt do prawdopodobieństwa logarytmu osoby.

    -M Określa pierwszą liczbę iteracji (domyślnie -1, prawidłowa zbieżność). 

     wyprowadzanie informacji debugowania Jeśli ta opcja jest ustawiona, klasyfikatory te będą działały normalnie w stylu debugowania i  prawdopodobnie dostarczy więcej informacji o konsoli 
     -not-check-skills Jeśli jest ustawiona, niektóre parametry klasyfikatora nie są sprawdzane, dopóki klasyfikator nie zostanie ostatecznie utworzony.  (Używaj ostrożnie). 
     - miejsce dziesiętne Chciałbym zwrócić uwagę, w jaki sposób miejsca dziesiętne są interesujące przy wyświetlaniu liczb w modelu (domyślnie 2).

     

     

    Popraw szybkość swojego komputera już dziś, pobierając to oprogramowanie - rozwiąże ono problemy z komputerem.

     

     

     

    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
    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
    Weka Smo 선형 커널 수정 사항

     

    Related posts:

    Uwagi Dotyczące Usuwania P5lp-le Aktualizacji BIOS Default ThumbnailInstrukcje Korekcji Hasła BIOS Dysku Twardego IBM Thinkpad Różne Sposoby Korekcji 0x80070643 # Jak To Rozwiązałoby Problemy Z Ogranicznikami Jądra