¿Cómo debo elegir entre SVM y árbol de decisión para un problema de clasificación?

La mayor diferencia entre los dos algoritmos es que SVM usa el truco del kernel para convertir un problema linealmente no separable en uno linealmente separable (a menos, por supuesto, que usemos el kernel lineal), mientras que los…
¿Existe una definición matemática para una máquina de vectores de soporte?

Sí, por supuesto. Puedes encontrarlo con bastante facilidad. La parte difícil es comprenderlo completamente. Sugeriría comenzar con el perceptrón y los conjuntos de datos simplemente (linealmente) separables. Luego mire los conceptos de un núcleo y luego las variables…
¿Cuál es la mejor manera de implementar un SVM usando Hadoop?

Pensé que podría valer la pena poner todas las soluciones propuestas en contexto para ver cuándo una podría usar una sobre la otra. El blog de atbrox (http://atbrox.com/2010/02/08/par…) al que señala Soren brinda detalles sobre la implementación de…
¿Para qué grandes problemas se han utilizado las SVM (Máquinas de vectores de soporte)?

En términos de escala, algunos de los mayores problemas que se han resuelto utilizando SVM (con implementaciones modificadas adecuadamente) son: 1) Publicidad de display (2.300 millones de ejemplos) y reconocimiento de sitios de empalme humano (50 millones de…
¿Qué sucede si utilizo una máquina de vectores de soporte en lugar de la función logística en una red neuronal profunda?

La función logística se usa para la predicción al obtener una ecuación de función optimizada del entrenamiento establecido sobre la salida al entrenar las redes neuronales para la regresión logística, mientras que los SVM son un modelo (no…
¿Por qué el clasificador Bayes Network funciona tan bien como SVM con menos funciones que las que se usan con SVM?

Sin más detalles sobre los datos y el ajuste del modelo, hay dos explicaciones en las que puedo pensar. Una explicación es que los parámetros del modelo SVM no están ajustados de manera óptima, mientras que el modelo…
¿Cómo deben normalizarse los datos de entrada al entrenar un SVM con un algoritmo en línea?

Asumiré que cuando dices “entrenar SVM con un algoritmo en línea” estás ajustando un SVM lineal usando el descenso de gradiente estocástico (o una de sus variantes, como Pegasos [1] o gradientes truncados [2], por ejemplo). En ese…
¿Cuántos tipos de algoritmos SVM existen?

Las dos variantes SVM más grandes en este momento son probablemente: SVM (SVM original de Vapnik: redes de vectores de soporte) y SVM de mínimos cuadrados (clasificadores de máquinas de vectores de soporte de mínimos cuadrados). Solo difieren…
¿Cuáles son varias cosas que deben considerarse al elegir un algoritmo de aprendizaje automático como SVM, redes neuronales, árboles de decisión, etc.?

Primero, comience con lo que sabe sobre su problema. Indique todas las suposiciones que cree que puede hacer. Indique cuál es la entrada, cuál es la salida. ¿Qué sabes sobre las entradas? ¿Son categóricos, numéricos, mixtos, …? ¿Sabes…
¿Cuál es la parte más lenta del método SVM?

Para agregar a la respuesta de Abhishek Shivkumar, realmente no se puede separar “encontrar la norma de margen máximo” de “encontrar vectores de soporte”: están unidos como parte de un único problema de optimización convexo que necesita resolver…

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