Форма сзв м в 2018 году бланк: образец заполнения, сроки сдачи, штраф

Краткое введение в машину опорных векторов — Адитья Рохилла

Машина опорных векторов (SVM) — один из самых популярных классификаторов машинного обучения. Он подпадает под категорию контролируемых алгоритмов обучения и использует концепцию маржи для классификации классов. Он дает лучшую точность, чем KNN, деревья решений и наивный байесовский классификатор, и, следовательно, весьма полезен.

Кому следует читать это сообщение

Любой, кто уже знаком с концепциями машинного обучения и заинтересован в изучении SVM. Если вы новичок в этой области, сначала прочитайте этот пост.

Прочитав этот пост, вы узнаете:

  1. Что такое SVM
  2. Как использовать классификатор SVM от Sklearn (Python)
  3. Настройка его параметров для получения лучших результатов

Итак, начнем!

Что такое SVM?

Как упоминалось ранее, SVM относится к классу контролируемых алгоритмов, используемых для классификации. Давайте начнем с примера с двумя классами:

Учитывая классы X1 и X2, мы хотим найти границу решения, которая лучше всего разделяет два класса, то есть с минимальной ошибкой.

SVM делает это с помощью ‘H y per plane’ . Теперь эта гиперплоскость может быть одной линией в случае двумерных данных и может быть плоскостью в трехмерных.

Кредиты: ResearchGate.com

Не вдаваясь в математику за кулисами, давайте разберемся здесь с некоторыми основными функциями.

Машины опорных векторов используют концепцию   «Опорные векторы » , которые являются ближайшими точками к гиперплоскости.

В приведенном выше примере красная линия обозначает границу нашего решения, которая разделяет 2 класса (синие звезды и красные круги), а линии с дефисом представляют наши « Margin’ , зазор, который нам нужен между опорными векторами обоих классов.

Маржа определяется с помощью опорных векторов (отсюда и название). В нашем примере желтые звезды и желтые круги являются опорными векторами, определяющими маржу. Чем лучше разрыв, тем лучше работает классификатор. Следовательно, опорные векторы играют важную роль в разработке классификатора.

Каждая новая точка данных в тестовых данных будет классифицироваться в соответствии с этим пределом. Если он находится справа от него, он будет классифицирован как красный круг, иначе как синяя звезда.

Самое приятное то, что SVM также может классифицировать нелинейные данные.

Кредиты: Stackexchange.com

В случае с нелинейными данными все становится немного сложнее. Здесь SVM использует ‘K ernel-trick ’ , он использует функцию ядра для отображения нелинейных данных в более высокие измерения, чтобы они стали линейными и нашли там границу решения.

Функция ядра всегда используется SVM, будь то линейные или нелинейные данные, но ее основная функция вступает в игру, когда данные неразделимы в своей текущей форме. Здесь функция ядра добавляет измерения к проблеме для классификации.

Теперь давайте посмотрим код.

Использование машин опорных векторов

С помощью Sklearn вы можете использовать возможности классификатора SVM, написав всего несколько строк кода.

 из импорта sklearn svm
# Использование линейной функции ядра
Классификатор clf = svm.SVC(kernel='linear')
#Обучение нашего классификатора на обучающем наборе с метками
'''
X_train — ваши тренировочные данные
y_train — соответствующие метки
y_pred — прогнозируемые выборки тестовых данных X_test
'''
clf.fit(X_train, y_train)
# Прогнозирование вывода на тестовом наборе
y_pred = clf.predict(X_test)
#В поисках точности
print("Точность:",metrics.accuracy_score(y_test, y_pred))

Как видите, в данном случае мы используем линейное ядро. В зависимости от задачи вы можете использовать различные типы функций ядра:

  • Линейная
  • Полиномиальная
  • Радиальная базисная функция
  • Гауссова
  • Лапласа

… и многие другие. Выбор правильной функции ядра важен для построения классификатора. В следующем разделе мы настроим гиперпараметры, чтобы сделать наш классификатор еще лучше.

Полный код доступен здесь.

Если вам скучно, вот вам милый кот!

Параметры настройки

Ядро : Мы уже обсуждали, насколько важны функции ядра. В зависимости от характера проблемы необходимо выбрать правильную функцию ядра, поскольку функция ядра определяет гиперплоскость, выбранную для проблемы. Вот список наиболее часто используемых функций ядра.

Регуляризация : Вы когда-нибудь слышали о термине «переоснащение»? Если вы этого не сделали, я думаю, вам следует изучить некоторые основы здесь. В SVM, чтобы избежать переобучения, мы выбираем мягкую маржу вместо жесткой, т. е. мы позволяем некоторым точкам данных намеренно входить в нашу маржу (но мы все равно штрафуем ее), чтобы наш классификатор не переоснащался на нашей обучающей выборке. Здесь появляется важный параметр Гамма (γ), который управляет переоснащением в SVM. Чем выше гамма, тем выше гиперплоскость пытается соответствовать обучающим данным. Таким образом, выбор оптимальной гаммы, чтобы избежать как переобучения, так и недообучения, является ключом.

Штраф за ошибку: Параметр C представляет штраф за ошибку за неправильную классификацию для SVM. Он поддерживает компромисс между более гладкой гиперплоскостью и неправильными классификациями. Как упоминалось ранее, мы допускаем некоторые неправильные классификации, чтобы избежать переобучения нашего классификатора.

Это наиболее важные параметры, используемые для настройки классификатора SVM.

В целом SVM имеет много преимуществ, поскольку обеспечивает высокую точность, имеет низкую сложность, а также хорошо работает с нелинейными данными. Недостатком является то, что для этого требуется больше времени на обучение по сравнению с другими алгоритмами, такими как наивный байесовский алгоритм.

Вот и все для SVM! Если у вас есть какие-либо вопросы, дайте мне знать в комментариях.

Поздравляем с завершением поста!

Вот вам печенье

Не ешьте слишком много

Подходы к регуляризации для машин опорных векторов с приложениями к биомедицинским данным — MIT Media Lab

Подходы к регуляризации для машин опорных векторов с приложениями к биомедицинским данным — MIT Media Lab

Найдите людей, проекты и т. д.

29 октября 2017 г.

Люди

  • Даниэль Лопес Мартинес

    Научный сотрудник

Группы

архив:1710.10600

 Машина опорных векторов (SVM) — это широко используемый инструмент машинного обучения для классификации на основе теории статистического обучения. Учитывая набор обучающих данных, SVM находит гиперплоскость, которая разделяет два разных класса точек данных на наибольшее расстояние. В то время как стандартная форма SVM использует регуляризацию L2-нормы, другие подходы к регуляризации особенно привлекательны для наборов биомедицинских данных, где, например, разреженность и интерпретируемость значений коэффициентов классификатора являются весьма желательными характеристиками. Поэтому в этой статье мы рассматриваем различные типы подходов к регуляризации для SVM и исследуем их как в синтетических, так и в реальных наборах биомедицинских данных.



через arXiv

Связанный контент

Артикул
Исследования

Эпидемия опиоидов может иметь нового врага в «глубоком обучении с подкреплением» на основе ИИ

В новом исследовании кандидат наук Даниэль Лопес-Мартинес из Массачусетского технологического института и его коллеги использовали данные о более чем 40 000 госпитализаций

через ИИ в здравоохранении · 29 июля 2019 г.

в аффективных вычислениях

#искусственный интеллект #общественное здравоохранение #благополучие

Публикация
Исследования

Многозадачные нейронные сети для персонализированного распознавания боли по физиологическим сигналам

Лопес-Мартинес, Д. , и Пикард, Р. «Многозадачные нейронные сети для персонализированного распознавания боли по физиологическим сигналам», Международная конференция по аффективным вычислениям и интеллектуальному взаимодействию (ACII), семинар по инструментам и алгоритмам для психического здоровья и благополучия, Боль и бедствие (MHWPD), Сан-Антонио, Техас, октябрь 2017 г.

Академический доклад, октябрь 2017 г.

в аффективных вычислениях

Публикация
Исследования

Индивидуальная автоматическая оценка интенсивности боли по выражению лица

Даниэль Лопес-Мартинес, Огнен Рудович и Розалинд В. Пикард. «Персонализированная автоматическая оценка интенсивности боли по выражению лица». Конференция IEEE 2017 г. по компьютерному зрению и семинарам по распознаванию образов (CVPRW) (2017 г.): 2318-2327.

Академический доклад, июль 2017 г.

в аффективных вычислениях

Публикация
Исследования

Непрерывная оценка интенсивности боли по вегетативным сигналам с рекуррентными нейронными сетями

Лопес-Мартинес Д.