data_mining:svm

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data_mining:svm [2014/08/17 20:33] – [Feature Vector f] phreazerdata_mining:svm [2014/08/17 21:11] (current) – [Parameterwahl] phreazer
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 Durch Minimierung der Kostenfunktion, jetzt mit $\theta^T f^{(i)}$ anstelle von $\theta^T f^{(i)}$. Durch Minimierung der Kostenfunktion, jetzt mit $\theta^T f^{(i)}$ anstelle von $\theta^T f^{(i)}$.
 +
 +==== Parameterwahl ====
 +
 +$C = \frac{1}{\lambda}$
 +
 +  * Großes C: Niedriger Bias, hohe Varianz => Overfitting
 +  * Niedriges C: Hoher Bias, niedrige Varianz => Underfitting
 +
 +$\sigma^2$
 +
 +  * Groß: Features variieren sanfter => Hoher Bias, niedrige Varianz
 +  * Niedrig: Features varrieren abrupter => Niedriger Bias, hohe Varianz
 +
 +===== Kernelwahl =====
 +
 +  * Kein Kernel (linear Kernel): n groß, m klein
 +  * Gaussian Kernel: n klein, m groß
 +    * Implementierung der Ähnlichkeitsfunktion (bzw. Features $f_i$)
 +    * Feature Scaling vor Verwendung des Gaussian Kernel $||v||^2 = v_1^2 + v_2^2 + \dots + v_n^2$
 +    * Polynomial Kernels: Eher selten benutzt
 +    * Weitere
 +
 +Manche Ähnlichkeitsfunktionen erzeugen keine gültigen Kernel. Diese müssen Mercer's Theorem erfüllen (aufgrund Optimierungen und Konvergenz).
 +
 +===== Algowahl =====
 +
 +  * Wenn n groß gegenüber m: Log Reg oder SVM ohne Kernel
 +  * Wenn n klein (1-1000) und m mittelgroß (10-10000): SVM mit Gaussian Kernel
 +  * Wenn n klein (1-1000) und m groß (50000+): Mehr Features + Log Reg oder SVM ohne Kernel
 +
  • data_mining/svm.1408300436.txt.gz
  • Last modified: 2014/08/17 20:33
  • by phreazer