kernlab

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    R 패키지 mlr : classif.ksvm의 사용자 정의 커널에 대한 옵션

    사용자 정의 커널을 사용하여 svm을 빌드하려고합니다. 일반적으로 나는 R 패키지 kernlab을 사용합니다. 다른 커널을 시험해보고 하이퍼 파라미터를 조정하고 싶으므로 좋은 패키지 mlr을 사용하고 싶습니다. 그러나 필자가 볼 수있는 한 ksvm 학습자 ("classif.ksvm")에 맞춤 커널을 전달하는 커널 유형 옵션 "매트릭스"를 지원하지 않습니다.
    r svm r-caret kernlab mlr 2017-01-13

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    모두 대 ks 모든 분류와 kernlab R

    모든 방법을 수행하는 방법에 대한 모든 문서를 찾을 수 없습니다 모든 멀티 클래스 분류 kernlab 패키지 R. 모든 종류의 도움을 주시면 감사하겠습니다.
    r kernlab 2014-11-27

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    매개 변수 C. kernlab의 ksvm에서 벡터로 사용되는 엡실론 R

    엡실론 -SVM 회귀 분석을 위해 R에서 kernlab 패키지의 ksvm 함수를 사용하려고합니다. 나는 매개 변수 C (정규화 상수)와 엡실론 (무감각)을 벡터 (벡터의 길이 = 훈련 데이터 길이)로두고 싶다. 그러나 나는 이것을하는 방법을 알아낼 수 없다. 제발 어떤 식 으로든 제안 해주세요.
    r machine-learning svm kernlab 2013-04-11

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    캐럿 및 svm에 대한 예측의 교차 유효성 확인

    모델을 튜닝 할 때 생성되는 ROC/Sens/Spec과 동일한 데이터 세트의 모델에 의한 실제 예측 간의 차이가있는 것처럼 보입니다. 나는 kernlab의 ksvm을 사용하는 캐럿을 사용하고 있습니다. glm에서이 문제가 발생하지 않았습니다. data(iris) library(caret) iris <- subset(iris,Species == "vers
    r machine-learning svm r-caret kernlab 2016-12-15

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    R에서 kernlab의 SVM에 대해 predict()를 사용하는 데 도움이됩니까?

    지원 벡터 머신 (SVM)을 수행하기 위해 kernlab R 패키지를 사용하려고합니다. 나의 아주 간단한 예를 들어, 나는 두 가지 훈련 데이터를 가지고있다. A와 B (A 및 B 타입 matrix로 - 그들은 그래프의 인접 행렬이다.) 그래서 I는 A + B를 취하고 커널 행렬을 생성하는 기능을 썼다. > km [,1] [,2] [1,] 1
    r svm kernlab 2009-11-18

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    kernlab :: gausspr 함수의 추정 변수에 액세스 R

    Gaussian 프로세스 회귀에 대한 kernlab 패키지의 R 함수 gausspr을 봅니다. 프로세스는 커널 함수의 하이퍼 매개 변수와 데이터의 노이즈로 정의됩니다. 초기 잡음 분산 (단 회귀) (기본값 : 0.001) 나는 VAR를 지정할 수있는 설명서를 참조 하지만 난에 액세스하는 방법을 볼 수 없어 추정 회귀가 실행 된 후 값. 예를 들어, 나는 몇
    r kernlab 2012-11-16

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    kernlab 패키지의 ksvm에서 커널 기능을 사용자 정의하는 방법은 무엇입니까?

    위도와 경도가 있으므로 RBF 커널을 exp (-1/2 || sophere distrance ||^2)로 다시 정의해야합니다. 즉 커널 함수를 직접 다시 작성해야합니다. 다음과 같이 내 커널을 쓰기 : 나는 기능을 테스트 round.kernel <- function(x,y){ sigma <- 1 #R <- 6371 R <- 1
    r kernel svm kernlab 2013-06-12

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    kernlab 회귀

    회귀율이 kernlab 인 사람 누구나 발생 했습니까? 그것은 어떤 스케일링 요인이나 무언가를 잃어 버리는 것처럼 보이지만, 아마도 나는 그것을 잘못하고 있다고 생각합니다. 내가 명시 적으로 newdata=df를 전달하면 내가 합리적인 결과를 얻을 수있는이 장난감 예와 library(kernlab) df <- data.frame(x=seq(0,10,len
    r regression kernlab 2011-12-13

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    R-Kernlab SVM 문제 예측

    SVM 분류기를 작성하려고했지만 predict에 문제가 있습니다. > modelrbf<-ksvm(set,y,kernel="rbfdot",type="C-svc") Using automatic sigma estimation (sigest) for RBF or laplace kernel > predict(modelrbf,set[24,]) Error in .
    r svm kernlab 2012-02-12

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    kernlab의 kernelMatrix 함수가 아무 것도 반환하지 않습니다.

    나는 분명한 것을 놓치고 있습니까? 이것은 잘 작동 : library(kernlab) kernelMatrix(rbfdot(1), c(1,2,3)) 가 반환 : An object of class "kernelMatrix" [,1] [,2] [,3] [1,] 1.00000000 0.3678794 0.01831564 [2,] 0.3678
    r machine-learning kernlab 2014-02-26
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