Notas De Correção Do Kernel Linear Weka Smo

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PC lento?

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    Em alguns casos, seu computador pode entregar um código de erro indicando que o kernel em linha reta é weka smo. Existem muitos motivos que podem causar este problema.

    p Implementa o algoritmo de otimização mínima sucessiva de John Platt para o classificador de vetores de manutenção de coaching.

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    Essa implementação mundial toma o lugar de quaisquer valores ausentes e converte atributos minúsculos em relação ao binário. Na verdade, ele normalizará todos os atributos gerais por padrão. (Neste bolso, cada coeficiente está na saída de dados normalizados, não apenas dados normais – isso é importante para a interpretação específica do classificador.)

    weka smo linear kernel

    Multiclasse Os problemas são resolvidos usando a classificação de pares (também conhecida considerando que 1-vs-1).

    Para obter estimativas corretas de sua probabilidade, use uma seleção que corresponda aos modelos de padronização para os produtos de mecanismo de suporte vetorial. No caso de várias classes, as probabilidades previstas são combinadas usando o método Hasti pareado direcional e simplesmente Tibshirani.

    Observação. Para melhorar a velocidade, os proprietários podem precisar desligar a normalização ao usar SparseInstances.

    J. Platt: Máquinas de vetor de suporte sequencial vinculadas de aprendizado rápido com otimização mínima. Escrito por B. Shelkopf, K. Burgess e A. Smo а, editores, Advances Kernel in Methods – Support Vector Learning, 1998.

    S.S. Kirti, S.K. Shevade, C. Bhattacharya, K.R.K. Murthy (2001). Melhorias no SMO de Platt para o desenvolvimento deste algoritmo classificador SVM. Computação neural. 13 (3): 637-649.

    Trevor Hasti, Robert Tibshirani: By Classifying Pairwise Communication, In: Advances in Neural Information Processing Systems, 1998.

    @ incollectionPlatt1998, Autor = J. Platt, booktitle é igual a métodos avançados de kernel – suporte educacional de vetor, Apêndice = B. Shelkopf e / ou K. Burgess A. Resin, MIT Press participa da editora, Short Topic = Treinamento de máquinas de vetor de suporte para usar otimização sequencial mínima. Ano de construção = 1998, URL significa http://research.microsoft.com/~jplatt/smo. html, PS significa http://research.microsoft.com/~jplatt/smo-book.ps.gz, PDF significa http://research.microsoft.com/~jplatt/smo-book.pdf @ articleKeerthi2001, O autor é S.S. Kirti, S.K. Shevade, C. Bhattacharya e K.R.K. Murti, Artigo equivale a computação neural, Sortimento significa 3, Retorno = 637-649, O nome implica melhorias no algoritmo SMO de Platt para desenvolver um classificador SVM, O volume é 13, Ano significa 2001, = nintendo wii http://guppy.mpe.nus.edu.sg/~mpessk/svm/smo_mod_nc.ps.gz@ inproceedingsHastie1998, O autor normalmente é incrivelmente semelhante a Trevor Hasti e Robert Tibshirani, booktitle = Em sistemas avançados de processamento de informações nervosas, O editor vai junto com Michael E. Jordan, Michael J. Kearns e Sarah A. Solla. Gerente é igual a imprensa, com 7 etapas = classificação escrita por emparelhamento, Volume = 10, Ano = 1998, PS = http://www-stat.stanford.edu/~hastie/Papers/2class.ps
    kernel de linha reta weka smo 

     - sem verificação  Desliga todos os monitores - use com cuidado!  Sua adição pressupõe que os dados são puramente digitais, mas também não  contém todos os valores ausentes e fornece uma classe nominal. Vez  também geralmente indica que nenhuma informação de cabeçalho deve ser digitada quando  A máquina pode ser linear. Em última análise, também se presume que uma pequena instância  O peso para ajudá-lo é 0.  (Padrão: Enabled) 
     -C  Constante de complexidade C. 1)

    (Inicialmente -N Se 0 = normalizar / 1 = alterar / 2 = não. (Padrão 0 = Normalizar) 

     -L   Parâmetro de tolerância. (Padrão 1. 0e-3) 
     -P   Epsilon para erros de arredondamento. (Padrão 1.0e-12)

    -M Correção da padronização das saídas do modelo SVM. 

      -v O número de dobras para nosso interior  Validação cruzada. (Padrão -1, usar dados de treinamento) 
      -w Semente do número aleatório. (Padrão 1)

    -K Use o kernel positivamente. (Padrão: weka.classifiers.functions.supportVector.PolyKernel) 

     calibrador  O nome totalmente direcionado do modelo de normalização, seguido e também parâmetros.  (Padrão: "weka.classifiers.functions.Logistic") 
     produz informações de depuração  Se definido, o classificador irá ligar normalmente no modo de depuração e  pode filtrar mais informações sobre este console 
     -not-check-skills  Se definido, a capacidade de seu classificador não é verificada antes de verificar se o classificador inteiro deve ser construído.  (Use com cuidado). 
     - casa decimal O número de casas decimais para exibir os números que vestem o modelo inteiro (padrão 2). 
     Parâmetros do kernel weka.classifiers.functions.supportVector.PolyKernel:

    -e O expoente a ser usado. (Padrão: 1.0) 

     -l Use termos de ordem inferior.  (Padrão: nenhum)
    -C Tamanho do cache (principal), apenas 0 para o cache de armazenamento e -1 para que você possa desligá-los. (Padrão: 250007) 

     informações de depuração do resultado final  Imprime informações de depuração (se houver). (Padrão: Desativado) 
     - sem verificação  Desativa vários testes - use com cuidado! (Padrão: pesquisa)

    Parâmetros para o weka.classifiers.functions.Logistic calibrator: -C Use descida inclinada conjugada em vez de atualizações BFGS. 

     -R   Ajuste o pico a uma probabilidade particular do logaritmo.

    -M Determina o maior número de versões (padrão -1, convergência correta). 

     informações de depuração do resultado final Se definido, o classificador será executado principalmente no modo de depuração e  provavelmente estará oferecendo mais informações sobre este console 
     -not-check-skills Se definido, os parâmetros do classificador são, mas não são verificados até que o classificador seja definitivamente criado.  (Use com cuidado). 
     casa decimal da área Eu diria qual é o interesse em casas decimais para a exibição de números na peça do kit (padrão 2).

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    Weka Smo Linear Kernel Correction Notes
    Weka Smo Lineare Kernel-Korrekturhinweise
    Замечания по исправлению линейного ядра Weka Smo
    Uwagi Dotyczące Liniowej Korekcji Jądra Weka Smo
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